Implementing Telerehabilitation After Stroke: Lessons Learned from Canadian Trials
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Telerehabilitation has been promoted as a more efficient means of delivering rehabilitation services to stroke patients while also providing care options to those unable to attend conventional therapy. However, the application of telerehabilitation interventions in stroke populations has proven to be more challenging than anticipated, with many studies showing mixed results in terms of its efficacy. Six different clinical trials examining stroke telerehabilitation were initiated across Canada as part of the Heart and Stroke Foundation's 2013 Tele-Rehabilitation for Stroke Initiative, with interventions ranging from lifestyle coaching to delivering memory, speech, or physical training. The purpose of this article was to summarize the over-arching findings from this initiative, particularly the facilitators and barriers to the implementation of telerehabilitation services within a research context. Methods: Details of the projects were obtained directly from the study investigators and from materials published by each group. Qualitative open-ended questions were posed to each group for the discussion of lessons learned. Results: Important lessons learned from this initiative included: (1) the efficacy and cost of telerehabilitation is similar to that of traditional face-to-face management; (2) patients are satisfied with telerehabilitation services when trained appropriately and some social interaction occurs; (3) clinicians prefer face-to-face interactions but will use telerehabilitation when face-to-face is not feasible; and (4) technology should be selected based on ease of use and targeted to the skills and abilities of the users. Conclusions: Overall, results from these studies suggest that telerehabilitation services work best to augment face-to-face rehabilitation or when no other options are available.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,256 | 0,387 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».