A survey of Israeli physical therapists regarding reactive balance training
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: 'Reactive balance training' (RBT) was developed to improve balance reactions to unexpected losses of balance. Although this training method is effective, its practical usage in the field of physical-therapy in Israel and world-wide is still unclear. AIMS: This study aimed to evaluate the extent of RBT use in physical-therapy clinics in Israel, to identify the significant barriers to/facilitators for implementing RBT in clinical practice among physical therapists, and to determine which aspects of RBT most interest physical therapists in Israel. METHODS: Physical therapists in Israel completed a survey using a questionnaire regarding their knowledge and use of RBT in their clinical practices. We compared the specific use of RBT among users; non-users; and open-to-use physical therapists. The odds ratios of the facilitators and barriers were calculated using univariate and multivariate logistic regression models. RESULTS: Four-hundred and two physical therapists responded to a yes/no question regarding their use of RBT. Three-quarters (75.4%) of physical therapists reported using RBT in their practices. The most prevalent barrier cited was insufficient space for setting up equipment and most prevalent facilitator was having a colleague who uses RBT. Most of the respondents wanted to learn more about RBT, and most of the non-users wanted to expand their knowledge and mastery of RBT principles. CONCLUSIONS: There are misconceptions and insufficient knowledge about RBT among physical therapists in Israel, indicating that they may falsely believe that RBT requires large and expensive equipment, suggesting they categorize RBT as external perturbation training only. Reliable information may help to improve general knowledge regarding RBT, and to facilitate the more widespread implementation of RBT as an effective fall-prevention intervention method.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».