Physiotherapists’ and Physiotherapy Assistants’ Perspectives on Using Three Physical Function Measures in the Intensive Care Unit: A Mixed-Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: We sought to understand physiotherapists’ and physiotherapist assistants’ perspectives on using three physical function measures in the intensive care unit (ICU) setting: the Activity Measure for Post-Acute Care Inpatient Mobility Short Form, the Johns Hopkins Highest Level of Mobility scale, and the Functional Status Score for the Intensive Care Unit. Method: A six-item questionnaire was developed and administered to physiotherapists and physiotherapist assistants working in adult ICUs at one U.S. teaching hospital. A single semi-structured focus group was conducted with seven physiotherapists, recruited using purposive sampling to include participants with a range of clinical experience. Results: Of 22 potential participants, 18 physiotherapists and 2 physiotherapist assistants completed the questionnaire. Seven physiotherapists participated in the focus group. The questionnaire found favourable perspectives on the use of the three physical function measures in clinical practice, and the focus group identified five themes related to clinicians’ experience with using them: (1) ease of scoring, (2) usefulness in inter-professional communication, (3) general ease of use, (4) responsiveness to change in physical function, and (5) generalizability across patients. Conclusions: The most frequently discussed themes in this study were ease of scoring and usefulness in inter-professional communication, highlighting their importance in designing and selecting physical function measures for clinical use in the ICU setting.
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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 | 0,018 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; 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 ».