A Survey of Israeli Physical Therapists Regarding Perturbation-Based Balance Training
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».