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Enregistrement W4327750484 · doi:10.1016/j.conctc.2023.101112

Protocol for a remote home-based upper extremity self-training program for community-dwelling individuals after stroke

2023· article· en· W4327750484 sur OpenAlexaboutno aff
Grace Kim, Amanda Gahlot, Camille Magsombol, Margaret Waskiewicz, Nettie Capasso, Steve Van Lew, Yael Goverover, Victoria Vaughan Dickson

Notice bibliographique

RevueContemporary Clinical Trials Communications · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAmerican Occupational Therapy Foundation
Mots-clésRehabilitationInterviewQualitative propertyIntervention (counseling)MedicineHemiparesisPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationStroke (engine)Motivational interviewingPsychologyNursingComputer scienceEngineeringPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Half of all stroke survivors experience hemiparesis on the contralateral side, resulting in chronic upper extremity (UE) impairment. Remote rehabilitation is a promising approach to optimize the gains made in the clinic to maximize function and promote UE use at home. This paper describes the study protocol for a remote home-based UE self-training program. Design: This was a feasibility study that used a convergent mixed methods approach. Methods: We collected data on 15 community-dwelling individuals with UE hemiparesis after stroke. The study used motivational interviewing (MI) and ecological momentary assessments (EMA) to maximize engagement in a 4-week personalized UE self-training program. The study consisted of three phases: 1) training in MI for the interventionists 2) creating customized treatment plans using shared decision making, and 3) four weeks of UE self-training. Measures and analysis: To evaluate feasibility, we will summarize recruitment and retention rates, intervention delivery, acceptance, adherence, and safety. Quantitative UE outcomes will measure change in UE status after the intervention (Fugl-Meyer Assessment, Motor Activity Log, Canadian Occupational Performance Measure, and bilateral magnitude ratio). Qualitative data (1:1 semi-structured interviews) will capture participants' perceptions and experience with the intervention. Quantitative and qualitative data will be integrated to gain a deeper understanding of the facilitators and barriers for engagement and adherence to UE self-training. Conclusion: The results of this study will advance the scientific knowledge for use of MI and EMA as methods for enhancing adherence and engagement in UE self-training in stroke rehabilitation. The ultimate impact of this research will be to improve UE recovery for individuals with stroke transitioning back into community. Clinical trials registration: NCT05032638.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,300

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0060,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0900,017

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 Opus0,565
Tête enseignante GPT0,553
Écart entre enseignants0,012 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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