Clinician Reports of Self-Awareness after Traumatic Brain Injury: A Retrospective Chart Review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Impaired self-awareness (i.e., lack of insight) is experienced by most individuals after a moderate to severe traumatic brain injury (TBI). These individuals do not recognize their abilities and limitations which can negatively impact daily life and function. Although there are evidence-based approaches to improve self-awareness after TBI, it is not known how clinicians respond and address this impairment in an inpatient rehabilitation setting.Objective: To examine how clinicians report, assess, and provide intervention for impaired self-awareness after TBI.Methods: A retrospective chart review was conducted on interdisciplinary rehabilitation clinician entries for individuals with TBI (n=67) who received inpatient rehabilitation within a five-year period (2014-2019). A reflexive thematic analysis approach was used to analyse the data.Results: Three themes were generated to explore clinician responses to their clients’ impaired self-awareness: 1) ‘recalling and understanding’ described clinicians observing client behaviours and expressions of self-awareness, 2) ‘applying and analyzing’ identified clinicians providing relevant tasks and advice to clients, and 3) ‘evaluating and creating’ described clinicians actively interacting with clients by providing feedback, guided prompts, and a follow-up plan. Conclusion: Clinicians described varied responses to clients’ impaired self-awareness after TBI. Findings may help to develop research priorities and integrated knowledge translation initiatives to increase evidence-based practice for impaired self-awareness after TBI.
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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 | 0,007 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».