Co-creation and Evaluation of an Adapted Physical Activity Toolkit: Guidelines To Support Practice Among Rehabilitation Professionals in Community Organizations
Notice bibliographique
Résumé
Background: Limited knowledge and skills of health professionals is a common barrier when adapting physical activity for people with disabilities. A community organization (Adaptavie) identified the need for improved training and resources to facilitate APA prescription by their employees. The objectives of this research were to co-create an APA toolkit and evaluate implementation. Methods: A multi-method participatory research approach was used with kinesiologists who worked at Adaptavie. The project consisted of two phases: P1) co-creation of the toolkit; P2) implementation evaluation. Sociodemographic information (P1; P2), the Work self-efficacy Inventory Survey (P1; P2), the Indicators of Success Questionnaire (P2) and focus groups (P1 n = 3; P2 n = 1) were conducted with kinesiologists. Summary statistics were described (sociodemographic and questionnaires) and analysed thematically (focus groups). Results: The co-creation of an evidence-based training toolkit contained information about 45 types of disabilities. Five to eight kinesiologists (depending on the phase) reported improvements in workplace self-efficacy, skills and knowledge after using the APA toolkit for one year. Following implementation, the APA toolkit was reported to have a high level of usability and fidelity. Conclusion: A co-created APA toolkit supported kinesiologists to prescribe evidence-based APA programs by increasing their knowledge, skills and self-efficacy.
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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 | 0,165 | 0,204 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».