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Enregistrement W4220938136 · doi:10.1080/01942638.2022.2058335

Understanding Acceptability, Barriers, and Facilitators to Clinical Implementation of the on Track Developmental Monitoring System for Children with Cerebral Palsy: A Qualitative Study

2022· article· en· W4220938136 sur OpenAlexfundno aff
Heather A. Feldner, Alyssa LaForme Fiss, Lynn Jeffries, Sarah Westcott McCoy

Notice bibliographique

RevuePhysical & Occupational Therapy In Pediatrics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesCanadian Institutes of Health ResearchPatient-Centered Outcomes Research Institute
Mots-clésCerebral palsyIntervention (counseling)Medical educationFast trackFocus groupPsychologyMedicineHealth careApplied psychologyNursingPhysical medicine and rehabilitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: On Track Developmental Monitoring System (DMS) is a novel series of tools to assist in shared-decision making, guide rehabilitation intervention based on functional ability levels, and promote episodic care service models. Further understanding of the acceptability, feasibility, and appropriateness of On Track DMS in clinical settings is critical. The purpose of this study was to understand clinician perspectives of the acceptability of On Track DMS and to identify potential implementation barriers and facilitators within pediatric physical therapist practice. METHODS: Three, day-long training workshops were conducted with 32 pediatric physical therapists across the US. Focus groups with 21 workshop participants were conducted following training. Results were audio recorded, transcribed verbatim, and coded into themes. RESULTS: . CONCLUSIONS: On Track DMS appears to have initial value and acceptability for pediatric physical therapists across practice settings. Perceived benefits include facilitation of data-driven practice and therapist/family collaboration to improve health outcomes for children with CP. Using this data to understand and assess barriers and facilitators to knowledge use are first steps in successfully implementing On Track DMS.

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)0,000
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 enseignants0,183
Score d'incertitude au seuil0,416

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,306 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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