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Enregistrement W2964711567 · doi:10.1519/jpt.0000000000000239

A Knowledge Translation Intervention Designed and Implemented by a Knowledge Broker Improved Documented Use of Gait Speed: A Mixed-Methods Study

2019· article· en· W2964711567 sur OpenAlexaff
Wendy Romney, Nancy M. Salbach, J. Scott Parrott, Judith E. Deutsch

Notice bibliographique

RevueJournal of Geriatric Physical Therapy · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysical therapyMedicineAuditWilcoxon signed-rank testGoal Attainment ScalingRehabilitationIntervention (counseling)Physical medicine and rehabilitationGaitNursingMann–Whitney U test

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND PURPOSE: Although outcome measures are a valuable part of physical therapy practice, there is a gap in routine outcome measurement use by physical therapists (PTs). Knowledge brokers (KBs) are individuals who can collaborate with PTs to facilitate outcome measure use. The purpose of this study was to determine whether an intervention tailored by an external KB, cocreated with the PTs and supported by the supervisor, would increase the use of gait speed by PTs working at an inpatient subacute rehabilitation hospital. METHODS: A mixed-methods study was conducted with 11 PTs. The 2-month intervention included education, documentation changes, audit and feedback, goal setting, and organizational support. Use of the 4-meter walk test was measured through chart audits and was self-assessed with the Goal Attainment Scale. Proportions were calculated to determine the number of times gait speed was documented by the PTs both at initial examination (IE) and at discharge. A repeated-measures analysis of variance was used to determine significant differences from baseline (3-month retrospective chart audit), 0 to 2, 2 to 4, 4 to 6, and 6 to 8 months. A Wilcoxon signed rank test was used to determine significant differences in self-reported use on the Goal Attainment Scale month 0 to month 2. Focus groups immediately following the intervention (month 2) and at follow-up (month 9) were used to determine barriers to measuring gait speed and perceptions of the intervention. Open coding was used to identify key themes. A comparison group of per diem PTs was trained by the supervisor between months 4 and 8, using the approach developed by the KB. The comparison group was included as their training may have influenced the experimental groups' outcome. Chart audit data for the comparison group from months 0 to 2, 2 to 4, 4 to 6, and 6 to 8 were reported descriptively. RESULTS AND DISCUSSION: Documentation of the 4-meter walk test significantly improved from the 3-month retrospective chart audit at baseline (0% IE, 0% discharge) to months 0 to 2 at IE (mean = 71%, SD = 31 %, F = 9.30, P < .001) and discharge (mean = 66%, SD = 30%, F = 14.16, P < .001) and remained significantly higher at months 6 to 8 follow-up for IE (mean= 63%, SD 21%) and discharge (mean=59%, SD 32%). Eleven PTs participated in the focus group at month 2 and reported that the knowledge translation strategies including documentation changes, environmental cues, and social support helped facilitate their behavior change. Lack of space and the patient's activity limitations were barriers. The PTs significantly improved self-reported use of gait speed using the Goal Attainment Scale from month 0 to month 2 at IE: -2 to 0 (0% use to 50%) (Z = -2.842, P = .004) and discharge: -2 to 1 (0% use to 75%) (Z = -2.448, P = .014). The comparison group increased documented use of gait speed from 0% to 25% at IE and 47% at discharge between months 6 and 8. CONCLUSION: The KB, with supervisor support, successfully collaborated with the PTs to tailor an intervention to address local barriers to consistently use the 4-meter walk test. The PTs significantly improved the documented use of gait speed following the intervention. The PTs reported that the intervention facilitated outcome measure use although barriers to using gait speed remained.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,391 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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