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Enregistrement W4384131059 · doi:10.1186/s12883-023-03312-5

Identifying priorities for balance interventions through a participatory co-design approach with end-users

2023· article· en· W4384131059 sur OpenAlexafffund
Natasha Benn, Hope Jervis-Rademeyer, Katherine Chan, Jae Wook Lee, Elizabeth L. Inness, Dalton L. Wolfe, Milad Alizadeh-Meghrazi, Kei Masani, Kristin E. Musselman

Notice bibliographique

RevueBMC Neurology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensMuscular Dystrophy CanadaParkwood InstituteUniversity of AlbertaLawson Health Research InstituteToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPsychological interventionBalance (ability)Thematic analysisBalance problemsMedicineRehabilitationIntervention (counseling)Qualitative researchPsychologyApplied psychologyPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Most individuals living with spinal cord injuries/diseases (SCI/D) or stroke experience at least one fall each year; hence, the development of interventions and technologies that target balance control is needed. The purpose of this study was to identify and explore the priorities for balance-focused interventions and technologies from the perspectives of end-users to assist with the design of an intervention that combines functional electrical stimulation (FES) with visual feedback training for standing balance. METHODS: Two individuals with SCI/D, one individual with stroke, two physical therapists (PT) and one hospital administrator were recruited. Participants attended three focus group meetings that followed a participatory co-design approach. A semi-structured interview guide, developed from the FAME (Feasibility, Appropriateness, Meaningfulness, Effectiveness, Economic Evidence) framework, was used to lead the discussion, querying participants' experiences with balance deficits and interventions, and FES. Meetings were audio-recorded and transcribed verbatim. An iterative and reflexive inductive thematic analysis was applied to the transcripts by three researchers. RESULTS: Four themes were identified: (1) Balance is meaningful for daily life and rehabilitation. Participants acknowledged various factors influencing balance control and how balance deficits interfered with participation in activities. End-users stressed the importance of continuing to work on one's balance after discharge from hospital-based rehabilitation. (2) Desired characteristics of balance interventions. Participants explained that balance interventions should be tailored to an individual's unique needs and goals, relevant to their lives, balance their safety and risk, and be engaging. (3) Prior experiences with FES to inform future therapeutic use. Participants with stroke or SCI/D described initial apprehension with FES, but experienced numerous benefits that motivated them to continue with FES. Challenges with FES were mentioned, including wires, cost, and time of set up. (4) Potential role of FES in balance interventions. Participants felt that FES would complement balance interventions; however, they had not experienced this combination of therapies previously. CONCLUSIONS: End-users described how their experiences with balance deficits, rehabilitation, and FES informed their priorities for balance interventions. The findings inform the design and implementation of future balance interventions for individuals with SCI/D or stroke, including an intervention involving FES and visual feedback training.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,383
Score d'incertitude au seuil0,654

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,290
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,166 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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