SWOT analysis of a physical activity intervention delivered to outpatient adults with a mild traumatic brain injury
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Physical activity interventions are effective to reduce the symptoms and recovery time after a mild traumatic brain injury; such interventions are not always embedded in all interdisciplinary outpatient settings. Service providers of a specialized rehabilitation program recognized the need to implement emerging evidence-based approaches to improve physical activity delivery. Understanding the perceptions of managers, clinicians, and users regarding the strengths, weaknesses, opportunities, and threats of the current physical activity intervention delivered to outpatient adults with a mild traumatic brain injury could inform local and widespread intervention development, enhancement, and implementation of evidence-based physical activity interventions. Methods: This study used a descriptive qualitative design using a strength, weakness, opportunity, and threat analysis framework. Managerial staff ( n = 3), clinicians ( n = 6), and program users ( n = 5) with persisting symptoms following a mild traumatic brain injury from an outpatient specialized public rehabilitation program in Québec (Canada) participated. Individual semi-structured interviews were performed, recorded, transcribed verbatim, and analyzed using a qualitative content analysis approach. Results: Participants were generally positive about the intervention but expressed that improvement was required. Strengths ( n = 15), weaknesses ( n = 17), opportunities ( n = 12), and threats ( n = 6) related to eight overarching categories: physical activity intervention, health-related outcomes, clinical expertise, knowledge translation, communication, user engagement, resources, and accessibility. Category descriptions, convergent and divergent perspectives, and salient quotes of participants are provided. Conclusions: Participants were generally positive about the intervention (e.g., format) but identified weaknesses (e.g., need for service providers to better describe the physical activity intervention using theoretically driven approaches). Consultations of stakeholders will inform future intervention enhancement efforts and assist in ensuring interventions meet user needs.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| 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) | 0,001 | 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 ».