The role of theory to develop and evaluate a toolkit to increase clinical measurement and interpretation of walking speed and distance in adults post-stroke
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The iWalk study showed that 10-meter walk test (10mWT) and 6-minute walk test (6MWT) administration post-stroke increased among physical therapists (PTs) following introduction of a toolkit comprising an educational guide, mobile app, and video. We describe the use of theory guiding toolkit development and a process evaluation. MATERIALS AND METHODS: We used the knowledge-to-action framework to identify research steps; and a guideline implementability framework, self-efficacy theory, and the transtheoretical model to design and evaluate the toolkit and implementation process (three learning sessions). In a before-and-after study, 37 of the 49 participating PTs completed online questionnaires to evaluate engagement with learning sessions, and rate self-efficacy to perform recommended practices pre- and post-intervention. Thirty-three PTs and 7 professional leaders participated in post-intervention focus groups and interviews, respectively. RESULTS: ≤ 0.004). Qualitative findings highlighted that theory-based toolkit features and implementation strategies likely facilitated engagement with toolkit components, contributing to observed improvements in PTs' knowledge, attitudes, skill, self-efficacy, and clinical practice. CONCLUSIONS: The approach may help to inform toolkit development to advance other rehabilitation practices of similar complexity.Implications for RehabilitationToolkits are an emerging knowledge translation intervention used to support widespread implementation of clinical practice guideline recommendations.Although experts recommend using theory to inform the development of knowledge translation interventions, there is little guidance on a suitable approach.This study describes an approach to using theories, models and frameworks to design a toolkit and implementation strategy, and a process evaluation of toolkit implementation.Theory-based features of the toolkit and implementation strategy may have facilitated toolkit implementation and practice change to increase clinical measurement and interpretation of walking speed and distance in adults post-stroke.
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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 | 0,073 | 0,114 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».