A national survey of evidence-based stroke rehabilitation intervention use in clinical practice among Canadian occupational therapists
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: More than 1,000 randomized controlled trials have been published examining the effectiveness of stroke rehabilitation interventions. OBJECTIVE: The objective of this study was to explore the use and non-use of evidence-based stroke rehabilitation interventions in clinical practice among Occupational Therapists across various stroke rehabilitation settings in Canada. METHODS: Participants were recruited from medical centres providing rehabilitation to stroke patients in each of the ten provinces across Canada (January-July 2021). Adult (18 + years) Occupational Therapists who provide direct rehabilitative care to individuals after a stroke completed a survey in either English or French. Therapists rated their awareness, use, and reasons for non-use of stroke rehabilitation interventions. RESULTS: 127 therapists (female = 89.8%), largely from Ontario or Quebec (62.2%) were included; most worked full-time (80.3%) in moderate-large (86.1%) cities. The greatest use of interventions were those applied to the body peripherally, without a technological component. Few individuals were aware of interventions applied to the brain (priming or stimulating) with a technological component, and they were rarely, if ever, used. CONCLUSION: Significant efforts should be made to increase the awareness of interventions which are supported by strong evidence through knowledge translation and implementation initiatives, particularly for those with a technological component.
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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 | 0,005 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».