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Enregistrement W4311249282 · doi:10.5195/ijt.2022.6453

Use of a Telerehabilitation Platform in a Stroke Continuum: A Qualitative Study of Patient and Therapist Acceptability

2022· article· en· W4311249282 sur OpenAlexafffund
Isabelle Gaboury, Rosalie Dostie, Hélène Corriveau, Arnaud Demoustier, Michel Tousignant

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Telerehabilitation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésTelerehabilitationRehabilitationIntervention (counseling)Perspective (graphical)Focus groupTelemedicinePhysical therapyPsychologyPhysical medicine and rehabilitationMedicineMedical educationComputer scienceNursingHealth careArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to describe the acceptability of a stroke telerehabilitation platform from the perspective of both patients and therapists. Two public rehabilitation centers participated in a pilot telerehabilitation trial. A theoretical framework was used to conceptualize acceptability. Semi-structured individual interviews with patients and focus groups of therapists were conducted. Most participants and therapists were satisfied with the intervention. Participants emphasized the advantages of staying at home to get their treatments. Therapists were more skeptical at first about their self-efficacy to deliver therapy remotely. There was a consensus among therapists about the need for a combination of telerehabilitation and in-person visits to optimize treatments. While we found overall good acceptability, effectiveness of this technology could be improved via an accessible user interface, complementary rehabilitation material, and ongoing training and technical just-in-time support with therapists.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,124

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0070,008
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,317 · 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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