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Enregistrement W4392031011 · doi:10.3138/ptc-2023-0019

Mainstream Telerehabilitation: A Threat to the Physiotherapy Profession or a Paradigm-Shifting Opportunity?

2024· article· en· W4392031011 sur OpenAlexaffvenueabout
Sarah Lord Ferguson

Notice bibliographique

RevuePhysiotherapy Canada · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelerehabilitationMainstreamEmpowermentParadigm shiftMedicineProfessional developmentNursingIdentity (music)Health careMedical educationPsychologyPolitical scienceTelemedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: This study explored physiotherapists' attitudes toward telerehabilitation (TR) focusing on how TR adoption during COVID-19 impacted the physiotherapy (PT) profession and the sustained use of TR treatment models. Method: A survey mainly comprised of open-ended questions was administered to Canadian physiotherapists in private practice. The responses were analyzed with inductive content analysis to generate themes reflecting barriers and opportunities associated with TR. Results: Among barriers, the sub-themes of challenges with technology, technical know-how, patient buy-in, and professional identity emerged. Among opportunities, the sub-themes of patient empowerment and self-management, positive treatment outcomes, increased access, expanded skillset, and paradigm shifting emerged. A unique finding was the tension between the themes of TR threatening and narrowing physiotherapists' professional identities versus expanding PT practice with hands-off care models enabled by TR. Conclusions: This study corroborated past research showing technological and know-how barriers to TR adoption and suggested that TR has moved PT practice toward less reliance on passive therapies. An important implication of the study is that while TR may facilitate a paradigm shift toward patient self-management, buy-in may impede the sustainability of TR and other hands-off treatment models.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,015
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,356 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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