Evaluating the validity of a functional electrical stimulation clinical decision making tool: A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Following central nervous system damage, the recovery of motor function is a priority. For some neurological populations, functional electrical stimulation (FES) is recommended in best practice guidelines for neurorehabilitation. However, limited resources exist to guide FES application, despite clinicians reporting that a lack of FES knowledge prevents use in clinical practice. The FES Clinical Decision Making Tool was developed to assist clinicians with FES application and translation into clinical practice. The purpose of this study was to evaluate the content validity of the Tool from the perspectives of Canadian physical and occupational therapists using FES in neurorehabilitation. Methods: Thirteen participants (twelve women, one man), aged 40.5 ± 10.3 years, participated in individual semi-structured interviews to explore their clinical decision making experiences when applying FES and to evaluate the content validity (i.e., appropriateness, comprehensibility, and comprehensiveness) of the Tool. Interviews were analyzed using a qualitative conventional content analysis following the DEPICT model. Results: Three themes were identified. 1) Clinician context influences FES usage. Participants' experiences with FES use varied and application was influenced by treatment goals. 2) Parameter selection in clinical practice. Participants identified decision-making strategies and the challenges of parameter selection. 3) With modifications, the Tool is a valid resource to inform FES applications. Participants discussed its strengths, limitations, and suggested changes. While the Tool is useful, a more extensive resource (e.g., appendix) for the Tool is warranted. Discussion: A revised Tool was created to improve its comprehensiveness and comprehensibility. Thus, the Tool is a valid resource for applying FES in neurorehabilitation.
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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 | 0,080 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,013 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».