Applications of tele-rehabilitation in occupational therapy in a geriatric day hospital
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: During the COVID-19 pandemic, services of our hospital were suspended. We launched a tele-rehabilitation programme to provide four core occupational therapy services: home assessment and modification, assistive device prescription and usage review, activities of daily living and cognitive assessment and home programme, and carer skills assessment and education. Methods: All patients in our hospital were contacted through phone calls and mobile applications. They were assessed before and after the programme using the Montreal Cognitive Assessment Hong Kong Version, the Modified Barthel Index, and the Lawton Instrumental Activity of Daily Living. Satisfaction of service users to tele-rehabilitation was also assessed. Results: From March to June 2020, 139 patients received tele-rehabilitation and 109 of them completed full evaluation. The Montreal Cognitive Assessment Hong KongVersion score increased from 16.9 to 17.8 (p<0.001);the Modified Barthel Index increased from 74.4 to 78.7 (p<0.001);and the Lawton Instrumental Activity of Daily Living score increased from 3.1 to 3.4 (p<0.001). 135 service users completed the service satisfaction survey. 64% agreed that the tele-rehabilitation improved or sustained their self-care ability. 62% agreed that the service helped fall prevention and home safety. 96% agreed that tele-rehabilitation should be integrated into routine services in future, including a home programme, home safety screening, assistive device prescription, and follow-up evaluations. 61 of service users were caregivers;33% of them agreed that their caring stress was alleviated. Conclusion: The COVID-19 pandemic speeds up the application of tele-rehabilitation in our hospital. Occupational therapists gain experience of this mode of service. Early screening and early intervention is an advantage of the programme. Tele-rehabilitation can play a supplementary role in conventional practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».