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Enregistrement W4302004215 · doi:10.21203/rs.3.rs-2099657/v1

A Survey of Israeli Physical Therapists Regarding Perturbation-Based Balance Training

2022· preprint· en· W4302004215 sur OpenAlexaff
Noam Margalit, Ilan Kurz, Oren Wacht, Avril Mansfield, Itshak Melzer

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesBen-Gurion University of the Negev
Mots-clésBalance trainingFacilitatorPerturbation (astronomy)Balance (ability)OddsLogistic regressionPsychologyPhysical therapyMedicineComputer scienceSocial psychologyMachine learningPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: ‘Perturbation-based balance training’ was developed to improve balance reactions to unexpected losses of balance. Although this training method is effective, its practical usage in the field of physical-therapy in Israel and world-wide is still unclear. Aims: This study aimed to evaluate the extent of perturbation-based balance training use in physical-therapy clinics in Israel, to identify the significant barriers to/facilitators for implementing perturbation-based balance training in clinical practice among physical therapists, and to determine which aspects of perturbation-based balance training most interest physical therapists in Israel. Methods: Physical therapists in Israel completed a survey using a questionnaire regarding their knowledge and use of perturbation-based balance training in their clinical practices. We compared the specific use of perturbation-based balance training among users; non-users; and open-to-use physical therapists. The odds ratios of the facilitators and barriers were calculated using univariate and multivariate logistic regression models. Results: Four-hundred and two physical therapists responded to a yes/no question regarding their use of perturbation-based balance training. Three-quarters (75.4%) of physical therapists reported using perturbation-based balance training in their practices. The most prevalent barrier cited was insufficient space for setting up equipment and most prevalent facilitator was having a colleague who uses perturbation-based balance training. Most of the respondents wanted to learn more about perturbation-based balance training, and most of the non-users wanted to expand their knowledge and mastery of perturbation-based balance training principles. Conclusions: There are misconceptions and insufficient knowledge about perturbation-based balance training among physical therapists in Israel. Reliable information may help to improve general knowledge regarding perturbation-based balance training, and to facilitate the more widespread implementation of perturbation-based balance training as an effective fall-prevention intervention method.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,195
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,304 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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