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Enregistrement W4200120651 · doi:10.3390/jcm10245850

Family Caregivers’ Experiences with Tele-Rehabilitation for Older Adults with Hip Fracture

2021· article· en· W4200120651 sur OpenAlexaff
Patrocinio Ariza‐Vega, Rafael Prieto‐Moreno, Herminia Castillo-Pérez, Virginia Martínez‐Ruiz, Dulce María Romero Ayuso, Maureen C. Ashe

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip and Femur Fractures
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesEIT HealthWellcome Trust
Mots-clésMedicineHip fractureRehabilitationPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationGerontologyOsteoporosisInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is a knowledge gap for implementing tele-rehabilitation (telerehab) after hip fracture. We recently conducted a clinical trial (ClinicalTrials.gov Identifier: NCT02968589) to test a novel online family caregiver-supported rehabilitation program for older adults with hip fracture, called @ctivehip. In this qualitative substudy, our objective was to use semi-structured interviews to explore family caregivers experience with the telerehab program. METHODS: Twenty-one family caregivers were interviewed between three and six months after the older adults completed @ctivehip. One occupational therapist with research and clinical experience, but not involved in the main trial, conducted and transcribed the interviews. We conducted a multi-step content analysis, and two authors completed one coding cycle and two recoding cycles. RESULTS: Family caregivers who enrolled in @ctivehip were satisfied with the program, stated it was manageable to use, and perceived benefits for older adults' functional recovery after hip fracture. They also suggested improvements for the program content, such as more variety with exercises, and increased monitoring by health professionals. CONCLUSIONS: This work extends existing literature and generates research hypotheses for future studies to test telerehab content and program implementation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,237
Score d'incertitude au seuil0,470

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,353 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations15
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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