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Enregistrement W4213020369 · doi:10.1186/s40900-022-00336-y

Expert guidance for the rehabilitation of children with arthrogryposis: protocol using an integrated knowledge translation approach

2022· article· en· W4213020369 sur OpenAlexafffund
Noémi Dahan‐Oliel, Sarah Cachecho, Alicja Fąfara, Francis Lacombe, Ani Samargian, André Bussières

Notice bibliographique

RevueResearch Involvement and Engagement · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurogenetic and Muscular Disorders Research
Établissements canadiensCentre de réadaptation Lethbridge-Layton-MackayMcGill UniversityShriners Hospitals for Children - Canada
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - Santé
Mots-clésKnowledge translationRehabilitationArthrogryposis multiplex congenitaPsychosocialMedicineDelphi methodInternational Classification of Functioning, Disability and HealthArthrogryposisMedical educationPhysical therapyKnowledge managementPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Arthrogryposis multiplex congenita (AMC) is a group of rare congenital disorders characterized by multiple joint contractures present at birth. Contractures can affect different body areas and impact activities of daily living, mobility and participation. Although early rehabilitation is crucial to promote autonomy and participation in children with AMC, empirical evidence to inform best practice is scarce and clinical expertise hard to develop due to the rarity of AMC. Preliminary research involving stakeholders in AMC (youth with AMC, parents, and clinicians) identified priorities in pediatric rehabilitation. Scoping reviews on these priorities showed a lack of high quality evidence related to rehabilitation in AMC. The objective of this project is to provide rehabilitation expert guidance on the assessment and treatment of children with AMC in the areas of muscle and joint function, pain, mobility and self-care, participation and psychosocial wellbeing. METHODS: An integrated knowledge translation approach will be used throughout the project. Current rehabilitation practices in AMC will be identified using a clinician survey. Using the Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluations framework (GRADE) approach, a panel of interdisciplinary expert clinicians, patient and family representatives, and researchers will develop expert guidance on the assessment and treatment for pediatric AMC rehabilitation based on findings from the scoping reviews and survey results. Consensus on the guidance statements will be sought using a modified Delphi process with a wider panel of international AMC experts, and statements appraised using the Appraisal of Guidelines for Research and Evaluation II (AGREE II) tool. Theoretical facilitators and barriers toward implementing clinical guidance into practice will be identified among rehabilitation clinicians and managers to inform the design of dissemination and implementation strategies. DISCUSSION: This multi-phase project will provide healthcare users and providers with research-based, expert guidance for the rehabilitation of children with AMC and will contribute to family-centered practice.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,742
Score d'incertitude au seuil0,540

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,285
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,158 · 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'étudeAutre devis
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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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