Spatial Neglect: An Exploration of Clinical Assessment Behaviour in Stroke Rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: There is a large gap between evidence-based recommendations for spatial neglect assessment and clinical practice in stroke rehabilitation. We aimed to describe factors that may contribute to this gap, clinician perceptions of an ideal assessment tool, and potential implementation strategies to change clinical practice in this area. DESIGN: Qualitative focus group investigation. Focus group questions were mapped to the Theoretical Domains Framework and asked participants to describe their experiences and perceptions of spatial neglect assessment. SETTING: Online stroke rehabilitation educational bootcamp. PARTICIPANTS: A sample of 23 occupational therapists, three physiotherapists, and one orthoptist that attended the bootcamp. INTERVENTION: Prior to their focus group, participants watched an hour-long educational session about spatial neglect. MAIN MEASURES: A deductive analysis with the Theoretical Domains Framework was used to describe perceived determinants of clinical spatial neglect assessment. An inductive thematic analysis was used to describe perceptions of an ideal assessment tool and practice-change strategies in this area. RESULTS: Participants reported that their choice of spatial neglect assessment was influenced by a belief that it would positively impact the function of people with stroke. However, a lack of knowledge about spatial neglect assessment appeared to drive low clinical use of standardised functional assessments. Participants recommended open-source online education involving a multidisciplinary team, with live-skill practice for the implementation of spatial neglect assessment tools. CONCLUSIONS: Our results suggest that clinicians prefer functional assessments of spatial neglect, but multiple factors such as knowledge, training, and policy change are required to enable their translation to clinical practice.
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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 | 0,027 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».