Co‐development and evaluation of the Musculoskeletal Telehealth Toolkit for physiotherapists
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In-person physiotherapy services are not readily available to all individuals with musculoskeletal conditions, especially those in rural regions or with time-intensive responsibilities. The COVID-19 pandemic highlighted that telehealth may facilitate access to, and continuity of care, yet many physiotherapists lack telehealth confidence and training. This project co-developed and evaluated a web-based professional development toolkit supporting physiotherapists to provide telehealth services for musculoskeletal conditions. METHODS: A mixed-methods exploratory sequential design applied modified experience-based co-design methods (physiotherapists [n = 13], clinic administrators [n = 2], and people with musculoskeletal conditions [n = 7]) to develop an evidence-informed toolkit. Semi-structured workshops were conducted, recorded, transcribed, and thematically analysed, refining the toolkit prototype. Subsequently, the toolkit was promoted via webinars and social media. The usability of the toolkit was examined with pre-post surveys examining changes in confidence, knowledge, and perceived telehealth competence (19 statements modelled from the theoretical domains framework) between toolkit users (>30 min) and non-users (0 min) using chi-squared tests for independence. Website analytics were summarised. RESULTS: Twenty-two participants engaged in co-design workshops. Feedback led to the inclusion of more patient-facing resources, increased assessment-related visual content, streamlined toolkit organisation, and simplified, downloadable infographics. Three hundred and twenty-nine physiotherapists from 21 countries completed the baseline survey, with 172 (52%) completing the 3-month survey. Toolkit users had greater improvement in knowledge, confidence, and competence than non-users in 42% of statements. Seventy-two percentage of toolkit users said it changed their practice, and 95% would recommend the toolkit to colleagues. During the evaluation period, the toolkit received 5486 total views. DISCUSSION: The co-designed web-based Musculoskeletal Telehealth Toolkit is a professional development resource that may increase physiotherapist's confidence, knowledge, and competence in telehealth.
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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 | 0,044 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».