Exemplary post-discharge stroke rehabilitation programs: A multiple case study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of this study was to identify essential aspects of exemplary post-discharge stroke rehabilitation as perceived by patients, care partners, rehabilitation providers, and administrators. DESIGN: We carried out an exploratory qualitative, multiple case study. Stroke network representatives from four regions of the province of Ontario, Canada each nominated one post-discharge rehabilitation program they felt was exemplary. SETTING: The programs included: a mixed home- and clinic-based service; a home-based service; a clinic-based service with a stroke community navigator and; an out-patient clinic-based service. PARTICIPANTS: Participants included 32 patients, 16 of their care partners, 23 providers, and 5 administrators. METHODS: We carried out semi-structured qualitative interviews with patients and care partners, focus groups with providers, and semi-structured interviews with administrators. Health records of patient participants were reviewed. Using an interpretivist-informed inductive content analysis, we developed overarching categories and subcategories first for each program and then across programs. RESULTS: Across four regions with differing types of programs, exemplary care was characterized by three essential components: stroke and stroke rehabilitation knowledge, relationship built through personalized respectful care, and a commitment to high quality, person-centered care. CONCLUSION: Exemplary post-discharge care included knowledge regarding identification and treatment of stroke-related impairment, that is, information found in best practice guidelines. However, expertise related to building relationship through providing personalized respectful care, within a mutually supportive, improvement-oriented team was also essential. Additionally, administrators played a crucial role in ensuring continued ability to deliver exemplary care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».