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Enregistrement W4322582617 · doi:10.2196/44591

Clinicians’ Experiences of Implementing a Telerehabilitation Toolkit During the COVID-19 Pandemic: Qualitative Descriptive Study

2023· article· en· W4322582617 sur OpenAlexafffundvenueabout
Sarah Munce, Angie Andreoli, Mark Bayley, Meiqi Guo, Elizabeth L. Inness, Ailene Kua, McKyla McIntyre

Notice bibliographique

RevueJMIR Rehabilitation and Assistive Technologies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoInstitute of Health Services and Policy ResearchUniversity Health Network
Organismes subventionnairesToronto Rehabilitation Institute
Mots-clésTelerehabilitationPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakMedical educationSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)MedicinePsychologyTelemedicineComputer scienceVirologyHealth careDiseasePathologyPolitical scienceInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although the COVID-19 pandemic resulted in a rapid implementation and scale-up of telehealth for patients in need of rehabilitation, an overall slower scaling up to telerehabilitation has been documented. OBJECTIVE: The purpose of this study was to understand experiences of implementing telerehabilitation during the COVID-19 pandemic as well as using the Toronto Rehab Telerehab Toolkit from the perspective of rehabilitation professionals across Canada and internationally. METHODS: The study adopted a qualitative descriptive approach that consisted of telephone- or videoconference-supported interviews and focus groups. Participants included rehabilitation providers as well as health care leaders who had used the Toronto Rehab Telerehab Toolkit. Each participant took part in a semi-structured interview or focus group, lasting approximately 30-40 minutes. Thematic analysis was used to understand the barriers and enablers of providing telerehabilitation and implementing the Toronto Rehab Telerehab Toolkit. Three members of the research team independently analyzed a set of the same transcripts and met after each set to discuss their analysis. RESULTS: A total of 22 participants participated, and 7 interviews and 4 focus groups were included. The data of participants were collected from both Canadian (Alberta, New Brunswick, and Ontario) and international sites (Australia, Greece, and South Korea). A total of 11 sites were represented, 5 of which focused on neurological rehabilitation. Participants included health care providers (ie, physicians, occupational therapists, physical therapists, speech language pathologists, and social workers), managers and system leaders, as well as research and education professionals. Overall, 4 themes were identified including (1) implementation considerations for telerehabilitation, encompassing 2 subthemes of "infrastructure, equipment, and space" and "leadership and organizational support"; (2) innovations developed as a result of telerehabilitation; (3) the toolkit as a catalyst for implementing telerehabilitation; and (4) recommendations for improving the toolkit. CONCLUSIONS: Findings from this qualitative study confirm some of the previously identified experiences with implementing telerehabilitation, but from the perspective of Canadian and international rehabilitation providers and leaders. These findings include the importance of adequate infrastructure, equipment, and space; the key role of organizational or leadership support in adopting telerehabilitation; and availing resources to implement it. Importantly, participants in our study described the toolkit as an important resource to broker networking opportunities and highlighted the need to pivot to telerehabilitation, especially early in the pandemic. Findings from this study will be used to improve the next iteration of the toolkit (Toolkit 2.0) to promote safe, accessible, and effective telerehabilitation to those patients in need in the future.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,150
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,349 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations25
Publié2023
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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