Canadian Physiotherapists Integrate Virtual Care during the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To examine Canadian physiotherapists' experiences in adapting their delivery of patient care during the COVID-19 pandemic. We examine the level of strain on the profession and barriers and enablers to virtual care and provide strategies to support future virtual care implementation. Methods: From May to October 2020, a series of eight cross-sectional survey cycles were distributed every 2-4 weeks through branches and divisions of the Canadian Physiotherapy Association, social media, and personal networks. Descriptive statistics summarized the main findings. Open ended questions were first analyzed inductively using thematic analysis, then deductively mapped to the Capability-Opportunity-Motivation Behavioural (COM-B) Model. Results: Between 1,820 (cycle 1) and 334 (cycle 7) physiotherapists responded. Median strain level was 5/5 (cycle 1) and dropped to median 3/5 (cycles 5-8). In cycle 1, 55% of physiotherapists had ceased in-person care, while 41% were providing modified in-person care. Of these physiotherapists, 79% were offering virtual care. As modified in-person care increased, virtual care continued as a substantial aspect of practice. Physiotherapists identified barriers (e.g., lack of hands-on care) and enabling factors (e.g., greater accessibility to patients) for virtual care. In-depth examination of the barriers and enablers through the COM-B lens identified potential interventions to support future virtual care implementation, including education and training resources for physiotherapists and communication and advocacy to patients and the public on the value of virtual care. Conclusions: Canadian physiotherapists exhibited high adaptability in response to COVID-19 through the rapid and widespread use of virtual care. By creating an in-depth understanding of the barriers and enablers to virtual care, along with potential interventions, this work will facilitate future opportunities to support and enhance physiotherapists' delivery of virtual care.
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 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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».