Physiotherapists’ Adoption and Perceptions of Tele-Rehabilitation for Cardiorespiratory Care in Response to COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The use of tele-rehabilitation as a mode for physiotherapy services was widely implemented following the onset of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic. This study explored the perceived value and experiences of physiotherapists relating to tele-rehabilitation for cardiorespiratory care. Method: Semi-structured interviews were conducted with physiotherapists who provided tele-rehabilitation to adults with cardiorespiratory conditions between March 11 and December 31, 2020. Interviews were analyzed using conventional content analysis. Results: Seven participants were interviewed; six practising solely in pulmonary rehabilitation and one practising in both pulmonary and cardiac rehabilitation. Three major themes emerged: (1) the pandemic presented unique challenges to implementing tele-rehabilitation while exacerbating previous challenges inherent with virtual care, (2) tele-rehabilitation use during the pandemic was deemed as equally effective in quality of care and patient adherence when compared to in-person services, and (3) tele-rehabilitation had significant value during the pandemic and has potential as an alternative delivery model post pandemic. Conclusion: Despite the inherent challenges, tele-rehabilitation was endorsed by participants as a suitable and effective alternative to care delivery and holds promise as a post-pandemic delivery model. Further evaluation is needed to support and optimize tele-rehabilitation use in physiotherapy practice.
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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 | 0,005 | 0,019 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».