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Enregistrement W4312129160 · doi:10.1186/s12913-022-08875-6

Critical perspectives on rehabilitation education, practice and process: northern Honduras case study

2022· article· en· W4312129160 sur OpenAlexaff
Valerie Umaefulam, Isabel Cristina Gómez-Díaz, Laura Marcela Uribe-Calderón, Eliany Pedrozo-Araque, Kalyani Premkumar, Ethel Maldonado-Molina, Maria Laura Basualdo, Julia Bidonde

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Therapy Practice and Research
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNorwegian Institute of Public HealthUniversidad de Santander
Mots-clésNursing researchMedicineHealth informaticsHealth administrationRehabilitationPublic healthNursingProcess (computing)Medical educationPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Rehabilitation services are an integral part of patient care, but in many developing countries, they are not prioritized and either unavailable or easily accessible to those who need them. Although the need for rehabilitation services is increasing in Honduras, rehabilitation workers are not included in the health care model that guides the care provided to communities, particularly in rural and remote areas. To understand the need for providing impactful rehabilitation services in disadvantaged communities, we explored the education and perception of the community relating to rehabilitation, investigated training available for rehabilitation workers, and examined the rehabilitation processes and practices in Northern Honduras from stakeholders' experiences. METHODS: We utilized a qualitative descriptive and interpretive approach grounded in case study methodology to understand rehabilitation education, process, and practice in Northern Honduras. Three rehabilitation centres were purposefully selected as the cases, and participants consisted of rehabilitation workers and managers from these centres. We collected data via interviews and focus group sessions. We analyzed the data via thematic analysis using NVivo version 12. RESULTS: In Northern Honduras, rehabilitation workers' limited training and continuing education, along with awareness about rehabilitation by community members and other health providers influence rehabilitation care. Although policies and initiatives to support people with disabilities and the broader community in need of rehabilitation exist, most policies are not applied in practice. The sustainability of rehabilitation services, which is rooted in charity, is challenged by the small range of funding opportunities strongly affecting rehabilitation care processes and clinical practices. The lack of trust and awareness from the medical profession towards rehabilitation workers sets a major barrier to referrals, interdisciplinary work, and quality of life for individuals in need of rehabilitation. CONCLUSION: This study advances knowledge of the need to increase understanding of rehabilitation care among community members and health providers, improve care processes and resources, and foster interprofessional practice, to enhance the quality of care and promote equitable care delivery, especially in rural and remote communities.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,241
Score d'incertitude au seuil0,478

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0230,011
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,619
Écart entre enseignants0,500 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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