The Current State of Remote Physiotherapy in Finland: Cross-sectional Web-Based Questionnaire Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The ongoing COVID-19 pandemic has required social, health, and rehabilitation organizations to implement remote physiotherapy (RP) as a part of physiotherapists' daily practice. RP may improve access to physiotherapy as it delivers physiotherapy services to rehabilitees through information and communications technology. Even if RP has already been introduced in this century, physiotherapists' opinion, amount of use, and form in daily practice have not been studied extensively. OBJECTIVE: This study aims to investigate physiotherapists' opinions of the current state of RP in Finland. METHODS: A quantitative, cross-sectional, web-based questionnaire was sent to working-aged members of the Finnish Association of Physiotherapists (n=5905) in March 2021 and to physiotherapists in a private physiotherapy organization (n=620) in May 2021. The questionnaire included questions on the suitability of RP in different diseases and the current state and implementation of RP in work among physiotherapists. RESULTS: Of the 6525 physiotherapists, a total of 9.9% (n=662; n=504, 76.1% female; mean age 46.1, SD 12 years) answered the questionnaire. The mean suitability "score" (0=not suitable at all to 10=fully suitable) of RP in different disease groups varied from 3.3 (neurological diseases) to 6.1 (lung diseases). Between early 2020 (ie, just before the COVID-19 pandemic) and spring 2021, the proportion of physiotherapists who used RP increased from 33.8% (21/62) to 75.4% (46/61; P<.001) in the public sector and from 19.7% (42/213) to 76.6% (163/213; P<.001) in the private sector. However, only 11.7% (32/274) of physiotherapists reported that they spent >20% of their practice time for RP in 2021. The real-time method was the most common RP method in both groups (public sector 46/66, 69.7% vs private sector 157/219, 71.7%; P=.47). The three most commonly used technical equipments were computers/tablets (229/290, 79%), smartphones (149/290, 51.4%), and phones (voice call 51/290, 17.6%). The proportion of physiotherapists who used computers/tablets in RP was higher in the private sector than in the public sector (183/221, 82.8% vs 46/68, 67.6%; P=.01). In contrast, a higher proportion of physiotherapists in the public sector than in the private sector used phones (18/68, 26.5% vs 33/221, 14.9%; P=.04). CONCLUSIONS: During the COVID-19 pandemic, physiotherapists increased their use of RP in their everyday practice, although practice time in RP was still low. When planning RP for rehabilitees, it should be considered that the suitability of RP in different diseases seems to vary in the opinion of physiotherapists. Furthermore, our results brought up important new information for developing social, health, and rehabilitation education for information and communications technologies.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».