Implementing Telerehabilitation After Stroke: Lessons Learned from Canadian Trials
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découle