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Enregistrement W4288686870 · doi:10.2196/37189

The Stroke Recovery in Motion Implementation Planner: Mixed Methods User Evaluation

2022· article· en· W4288686870 sur OpenAlexaffvenue
Jessica Reszel, Joan van den Hoek, Tram Nguyen, Gayatri Aravind, Mark Bayley, Marie‐Louise Bird, Kate Edwards, Janice J. Eng, Jennifer L. Moore, Michelle Nelson, Michelle Ploughman, Julie Richardson, Nancy M. Salbach, Ada Tang, Ian D. Graham

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensMcMaster UniversityMemorial University of NewfoundlandLunenfeld-Tanenbaum Research InstitutePublic Health OntarioUniversity of British ColumbiaToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoUniversity Health NetworkOttawa HospitalMarch of Dimes CanadaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlannerNonprobability samplingSample (material)RehabilitationComputer scienceDescriptive statisticsApplied psychologyPsychologyMedical educationMedicineNursingPhysical therapyPopulationEnvironmental healthArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: As more people are surviving stroke, there is a growing need for services and programs that support the long-term needs of people living with the effects of stroke. Exercise has many benefits; however, most people with stroke do not have access to specialized exercise programs that meet their needs in their communities. To catalyze the implementation of these programs, our team developed the Stroke Recovery in Motion Implementation Planner, an evidence-informed implementation guide for teams planning a community-based exercise program for people with stroke. OBJECTIVE: This study aimed to conduct a user evaluation to elicit user perceptions of the usefulness and acceptability of the Planner to inform revisions. METHODS: This mixed methods study used a concurrent triangulation design. We used purposive sampling to enroll a diverse sample of end users (program managers and coordinators, rehabilitation health partners, and fitness professionals) from three main groups: those who are currently planning a program, those who intend to plan a program in the future, and those who had previously planned a program. Participants reviewed the Planner and completed a questionnaire and interviews to identify positive features, areas of improvement, value, and feasibility. We used descriptive statistics for quantitative data and content analysis for qualitative data. We triangulated the data sources to identify Planner modifications. RESULTS: A total of 39 people participated in this study. Overall, the feedback was positive, highlighting the value of the Planner's comprehensiveness, tools and templates, and real-world examples. The identified areas for improvement included clarifying the need for specific steps, refining navigation, and creating more action-oriented content. Most participants reported an increase in knowledge and confidence after reading the Planner and reported that using the resource would improve their planning approach. CONCLUSIONS: We used a rigorous and user-centered process to develop and evaluate the Planner. End users indicated that it is a valuable resource and identified specific changes for improvement. The Planner was subsequently updated and is now publicly available for community planning teams to use in the planning and delivery of evidence-informed, sustainable, community-based exercise programs for people with stroke.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,195
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,132
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,195
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1950,132
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,102
Tête enseignante GPT0,534
Écart entre enseignants0,432 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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