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Enregistrement W4311718431 · doi:10.1186/s12913-022-08941-z

Multi-method study of the implementation of Cognitive Symptom Management and Rehabilitation Training (CogSMART) in real-world settings

2022· article· en· W4311718431 sur OpenAlexaff
Laurie A. Lindamer, Erin Almklov, James O. E. Pittman, Shuyuan Shi, Jacqueline Maye, Amy J. Jak, Elizabeth W. Twamley, Borsika A. Rabin

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCenter of Excellence for Stress and Mental HealthU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésMedicineHealth administrationAttendanceDescriptive statisticsRehabilitationCognitionHealth informaticsPsychological interventionCognitive rehabilitation therapyVariety (cybernetics)TelehealthNursingPublic healthTelemedicineApplied psychologyPsychologyHealth carePhysical therapyPsychiatryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cognitive Symptom Management and Rehabilitation Training (CogSMART) and Compensatory Cognitive Training (CCT) are evidence-based compensatory cognitive training interventions that improve cognition in persons with a history of traumatic brain injury or other neuropsychiatric disorders. Despite demonstrated efficacy, use and effectiveness of CogSMART/CCT in real-world settings is not known.We used a multi-method design to collect and analyze quantitative and qualitative survey data from several domains of the Reach, Effectiveness, Adoption, Implementation, and Maintenance (RE-AIM) framework to gather information about use of CogSMART/CCT in real-world settings from provider and patient perspectives. Surveys were sent to email addresses from persons who registered on the CogSMART website seeking access to training manuals and other resources. Descriptive statistics were generated, and we used Natural Language Processing methods to study the self-report free responses. Using n-gram analysis, we identified the most frequently reported responses.We found CogSMART/CCT was broadly used in real-world settings and delivered by a variety of providers for several patient groups with high attendance and overall high satisfaction. CogSMART/CCT seemed to be offered in VA- or university-related clinics more than in private practice or rehabilitation centers. The diversity of providers and variety of formats by which to deliver CogSMART/CCT (i.e., individual, group, telehealth) seemed to play a role in its widespread implementation, as did its adaptability. Most providers made adaptations to the intervention that reduced the length or number of sessions. These changes were most likely to be based on client characteristics. The low rates of formal training, however, may have contributed to lower levels of perceived helpfulness among patients.Reach and Adoption of a cognitive rehabilitation intervention improved by increasing access to the manuals. Attention to characteristics of dissemination and implementation in the design of an intervention may enhance its use in real-world settings. The relevant outcomes, easy access to training manuals, and adaptability of CogSMART/CCT seem to have been important factors in its use in a variety of settings and for several disorders with cognitive impairment. The adoption of CogSMART/CCT by a variety of providers other than neuropsychologists suggests its use may be broadened to other healthcare providers, if adequately trained, to increase access to an intervention with demonstrated efficacy for cognitive rehabilitation for several neuropsychiatric disorders.

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)0,039
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,060
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,204

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,060
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,147
Tête enseignante GPT0,534
Écart entre enseignants0,386 · 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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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