Implementation of Telerehabilitation in an Early Supported Discharge Stroke Rehabilitation Program before and during COVID-19: An Exploration of Influencing Factors
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To identify the factors influencing the implementation of telerehabilitation (TR) in a post-stroke early supported discharge (ESD) rehabilitation program as perceived by clinicians and managers. Methods: A descriptive qualitative design was used in collaboration with a Canadian ESD stroke rehabilitation program. After 15 months of pre-COVID-19 implementation and 4 months of COVID-19 implementation, 9 stakeholders (7 clinicians, 1 coordinator and 1 manager) from an ESD program participated in 2 focus groups online or an individual interview. Qualitative data were coded and analyzed semi-deductively for the pre-COVID-19 and COVID-19 phases using the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR). Results: Four categories emerged related to the CFIR, each with themes: (1) Telerehabilitation, which included “Technology” and “Clinical activities”; (2) Telerehabilitation users, which included: “Clients’ characteristics” and “Clinicians’ characteristics”; (3) Society and healthcare system, which included “Changes related to COVID-19” and “ESD program”; and (4) TR implementation process, which included “Planning” and “Factors that influenced practice change”. Conclusions: Factors impacting TR implementation in the ESD program were found to be numerous and varied according to the pre-COVID-19 or COVID-19 phases. Clinicians’ motivation regarding potential gains for them in using TR was key in its implementation during the COVID-19 period.
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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 | 0,015 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».