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Enregistrement W2979052510 · doi:10.1177/1747493019873597

Moving stroke rehabilitation research evidence into clinical practice: Consensus-based core recommendations from the Stroke Recovery and Rehabilitation Roundtable

2019· article· en· W2979052510 sur OpenAlexafffund
Janice J. Eng, Marie‐Louise Bird, Erin Godecke, Tammy Hoffmann, Carole Laurin, Olumide Ayoola Olaoye, John M. Solomon, Robert Teasell, Caroline Watkins, Marion Walker

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Stroke · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensParkwood InstituteLawson Health Research InstituteWestern UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchIpsenNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésStaffingMedicineKnowledge translationRehabilitationService delivery frameworkBest practiceHealth careNursingService providerEvidence-based practiceStroke (engine)Service (business)Medical educationAlternative medicineKnowledge managementPhysical therapyBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Moving research evidence to practice can take years, if not decades, which denies stroke patients and families from receiving the best care. We present the results of an international consensus process prioritizing what research evidence to implement into stroke rehabilitation practice to have maximal impact. An international 10-member Knowledge Translation Working Group collaborated over a six-month period via videoconferences and a two-day face-to-face meeting. The process was informed from surveys received from 112 consumers/family members and 502 health care providers in over 28 countries, as well as from an international advisory of 20 representatives from 13 countries. From this consensus process, five of the nine identified priorities relate to service delivery (interdisciplinary care, screening and assessment, clinical practice guidelines, intensity, family support) and are generally feasible to implement or improve upon today. Readily available website resources are identified to help health care providers harness the necessary means to implement existing knowledge and solutions to improve service delivery. The remaining four priorities relate to system issues (access to services, transitions in care) and resources (equipment/technology, staffing) and are acknowledged to be more difficult to implement. We recommend that health care providers, managers, and organizations determine whether the priorities we identified are gaps in their local practice, and if so, consider implementation solutions to address them to improve the quality of lives of people living with stroke.

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)0,469
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,499
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,469
Score d'incertitude au seuil0,654

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4690,499
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,014
Bibliométrie0,0190,013
Études des sciences et des technologies0,0090,008
Communication savante0,0250,023
Science ouverte0,0230,029
Intégrité de la recherche0,0380,038
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,005

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,376 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations46
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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