Home-based therapy and its determinants for children with cerebral palsy, exploration of parents’ and physiotherapists’ perspective, a qualitative study, Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aimed to explore the perceptions of parents and physiotherapists regarding home-based therapy programs for children with cerebral palsy and to understand the factors affecting adherence to home-based therapy programs. MATERIALS AND METHOD: Thematic analysis method was used to identify, analyse and report findings. Twelve physiotherapists and five caregivers were purposively sampled and interviewed. RESULTS: All transcripts were coded line by line, and the codes were then organized into categories for the development of descriptive themes and the generation of analytical themes. The data analysis followed the steps of the thematic analysis process. Seven themes emerged during the analysis: Why Home-Based Therapy? Ways of Teaching, Types of the therapy, Strategies of assessing adherence, Environmental factors, Attitude and knowledge; and Family participation. Physiotherapists use home-based therapy to prevent complications and improve functioning. They use various ways of teaching, such as explaining, demonstrating, and using pictures and videos. Physiotherapists consider several factors such as severity, age, and availability of resources before they decide the type of home therapy programs. However, parent's participation was low; and strategies to monitor and evaluate adherence were also low. Low family support, limited recourse, lack of knowledge and poor attitude negatively affected adherence to home-based therapy. CONCLUSIONS: Our finding revealed that physiotherapists use quite limited methods of teaching, and do not properly monitor adherence of the home-based therapy. Additionally, family participation to select type of therapy and to set goal were low.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».