Group-based circuit training to improve mobility after stroke: a cross-sectional survey of German and Austrian physical therapists in outpatient settings
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A contextual transferability analysis identified group-based circuit training (GCT) as an optimal intervention in German and Austrian outpatient physical therapy to improve mobility post-stroke. GCT incorporates task-oriented, high-repetitive, balance, aerobic and strength training and allows for increased therapy time without increasing personnel. OBJECTIVE: To determine the extent to which German and Austrian physical therapists (PTs) use GCT and its components in the outpatient treatment of stroke-related mobility deficits and to identify factors associated with using GCT components. METHODS: A cross-sectional online survey was conducted. Data were analyzed descriptively and using ordinal regression. RESULTS: Ninety-three PTs participated. None reported using GCT moderately to frequently (4-10/10 patients). The percentage of PTs reporting frequent use (7-10/10 patients) of task-oriented, balance, strength, aerobic, and high-repetitive training was 45.2%, 43.0%, 26.9%, 19.4%, and 8.6%, respectively. Teaching or supervising students, time for evidence-based practice activities at work, and working in Austria was associated with using GCT components frequently. CONCLUSION: German and Austrian PTs do not yet use GCT in outpatient physical therapy for stroke. Almost half of PTs, however, employ task-oriented training as recommended across guidelines. A detailed, theory-driven and country-specific evaluation of barriers to GCT uptake is necessary to inform implementation.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».