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Enregistrement W3000703710 · doi:10.1101/2020.01.05.19015099

Pushing the limits of recovery in chronic stroke survivors: User perceptions of the Queen Square Upper Limb Neurorehabilitation Programme

2020· preprint· en· W3000703710 sur OpenAlexfundno aff
Kate Kelly, Fran Brander, Amanda Strawson, Nick Ward, Kathryn S. Hayward

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilUniversity College London Hospitals NHS Foundation TrustMichael Smith Health Research BCNational Health and Medical Research CouncilNational Brain Appeal
Mots-clésNeurorehabilitationPsychosocialThematic analysisFocus groupRehabilitationMedicineStroke (engine)Occupational therapyIntervention (counseling)Qualitative researchPhysical therapyPsychologyNursingPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction The Queen Square Upper Limb (QSUL) Neurorehabilitation Programme is a clinical service within the National Health Service in the United Kingdom that provides 90 hours of therapy over three weeks to stroke survivors with persistent upper limb impairment. This study aimed to explore the perceptions of participants of this programme, including clinicians, stroke survivors and carers. Design Descriptive qualitative. Setting Clinical outpatient neurorehabilitation service. Participants Clinicians (physiotherapists, occupational therapists, rehabilitation assistants) involved in the delivery of the QSUL Programme, as well as stroke survivors and carers who had participated in the programme were purposively sampled. Each focus group followed a series of semi-structured, open questions that were tailored to the clinical or stroke group. One independent researcher facilitated all focus groups, which were audio-recorded, transcribed verbatim and analysed by four researchers using a thematic approach to identify main themes. Results Four focus groups were completed: three including stroke survivors (n = 16) and carers (n =2), and one including clinicians (n = 11). The main stroke survivor themes related to psychosocial aspects of the programme (“you feel valued as an individual”), as well as the behavioural training provided (“gruelling, yet rewarding”). The main clinician themes also included psychosocial aspects of the programme (“patient driven ethos – no barriers, no rules”), and knowledge, skills and resources of clinicians (“it is more than intensity, it is complex”). Conclusions As an intervention, the QSUL Programme is both comprehensive and complex. The impact of participation in the programme spans psychosocial and behavioural domains from the perspectives of both the stroke survivor and clinician. Strengths and limitations Descriptive qualitative study of the perception of users (stroke survivor, carer, clinician) engaged in the delivery of the Queen Square Upper Limb Neurorehabilitation Programme, which is run at a single centre in the United Kingdom. Focus groups were completed by a researcher independent of the programme, without the involvement of senior management to facilitate open discussion and critical reflection of the programme. This study involved a sample of users that were involved in the programme in the previous 12-months. Data coding was performed by four researchers enhancing the validity of the results. As only two carers were included in the focus groups, their experience has limited representation in the results.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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