Facilitators and Barriers for the Adoption and Use of Telerehabilitation in Outpatient and Community Settings During the COVID-19 Pandemic: A Survey of Ontario Physiotherapists
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To describe the impact of COVID-19 on the adoption and use of telerehabilitation (TR), and to identify facilitators and barriers of the provision in Ontario physiotherapy outpatient/community settings. Method: A cross-sectional design, web-based survey was disseminated to Ontario physiotherapists working in outpatient/community settings. Descriptive statistics were used for data analysis. Results: Responses from 243 physiotherapists were included in the analysis. Respondents reported increasing and initiating TR to maintain continuity of care and limit patient COVID-19 exposure. Facilitators for adopting TR were physiotherapists' attitudes and access to technology, convenience and ease of scheduling sessions, and perceived patient satisfaction and comfort in their home environment compared with in-person care. Patient-related barriers for adopting TR perceived by respondents included patients' attitude, suitability and ability to address their needs, ease of adoption, and Internet connectivity. More than 50% of respondents perceived that financial factors did not influence TR adoption. Conclusions: Physiotherapists increased their use of TR through the COVID-19 pandemic. Effective implementation of TR should include both patient and physiotherapist education, and best practice guidelines on implementation of TR in order to create a hybrid model of care that would better address the patient's needs.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».