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Enregistrement W4288691588 · doi:10.2196/37243

How Community-Based Teams Use the Stroke Recovery in Motion Implementation Planner: Longitudinal Qualitative Field Test Study

2022· article· en· W4288691588 sur OpenAlexaffvenueabout
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-clésPlannerTimelineContext (archaeology)Test (biology)Qualitative researchProcess (computing)Work (physics)Applied psychologyPsychologyComputer scienceEngineeringArtificial intelligenceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Stroke Recovery in Motion Implementation Planner guides teams through the process of planning for the implementation of community-based exercise programs for people with stroke, in alignment with implementation science frameworks. OBJECTIVE: The purpose of this study was to conduct a field test with end users to describe how teams used the Planner in real-world conditions; describe the effects of Planner use on participants' implementation-planning knowledge, attitudes, and activities; and identify factors influencing the use of the Planner. METHODS: This field test study used a longitudinal qualitative design. We recruited teams across Canada who intended to implement a community-based exercise program for people with stroke in the next 6 to 12 months and were willing to use the Planner to guide their work. We completed semistructured interviews at the time of enrollment, monitoring calls every 1 to 2 months, and at the end of the study to learn about implementation-planning work completed and Planner use. The interviews were analyzed using conventional content analysis. Completed Planner steps were plotted onto a timeline for comparison across teams. RESULTS: We enrolled 12 participants (program managers and coordinators, rehabilitation professionals, and fitness professionals) from 5 planning teams. The teams were enrolled in the study between 4 and 14 months, and we conducted 25 interviews. We observed that the teams worked through the planning process in diverse and nonlinear ways, adapted to their context. All teams provided examples of how using the Planner changed their implementation-planning knowledge (eg, knowing the steps), attitudes (eg, valuing community engagement), and activities (eg, hosting stakeholder meetings). We identified team, organizational, and broader contextual factors that hindered and facilitated uptake of the Planner. Participants shared valuable tips from the field to help future teams optimize use of the Planner. CONCLUSIONS: The Stroke Recovery in Motion Implementation Planner is an adaptable resource that may be used in diverse settings to plan community-based exercise programs for people with stroke. These findings may be informative to others who are developing resources to build the capacity of those working in community-based settings to implement new programs and practices. Future work is needed to monitor the use and understand the effect of using the Planner on exercise program implementation and sustainability.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,112

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0090,005
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,339 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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