Telerehabilitation Implementation: Perspectives from Physiotherapists Working in Complex Care
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The COVID-19 pandemic resulted in a rapid change in ways clinicians deliver physiotherapy services, leading to an important uprise in telerehabilitation implementation. Sharing the experiences of physiotherapists in clinically adopting this technology during this initial wave of the pandemic can influence future implementation. This mixed-method study aimed to identify the barriers and new facilitators of telerehabilitation clinical implementation. Method: Canadian physiotherapists with and without telerehabilitation experience, working in various clinical settings, were recruited during the first wave of the COVID-19 pandemic. Participants completed the Assessing Determinants of Prospective Uptake of Virtual Reality instrument (ADOPT-VR) adapted for telerehabilitation and participated in online focus groups to explore their experiences with telerehabilitation implementation. Demographic data and ADOPT-VR responses were analyzed descriptively. Qualitative data were analyzed using content analysis. Results: Sixteen physiotherapists completed the study. Scores on the Likert scale showed that physiotherapists enjoyed telerehabilitation (7.5/10) and perceived it as being useful (7.3/10). Physiotherapists disagreed with the necessity to use only minimal mental efforts (4.4/10) and feeling familiar with the evidence (4.7/10). Limited access to telerehabilitation implementation evidence, a reduced hands-on approach, and a lack of validated remote assessments were reported as barriers. Clinical practice guidelines, validated remote neurological assessments, changes in physiotherapy curriculum, and policy-making are critical to improving telerehabilitation implementation within physiotherapy practices. Conclusions: Participants positively experienced the quick use of telerehabilitation from the beginning of the COVID-19 pandemic, but some important barriers remain.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».