Involving Physiotherapists in the Conduct of Research: A Mixed Methods Study of Physiotherapist Experiences, Perceptions, and Clinical Practice in a Research Project Using a Standardized Clinical Measure of Standing Balance
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The objectives of this study were to understand the experiences, perceptions, and clinical practice of physiotherapists involved in planning, data collection, and interpretation for a study using a standardized measure of standing balance (the Mini Balance Evaluation Systems Test [Mini BESTest]). Method: We conducted a concurrent mixed methods study. We conducted semi-structured interviews with five phsyiotherapists exploring perceptions and experiences. We administered questionnaires on study satisfaction, confidence, and intention to use the Mini BESTest six times during the study. We extracted use of the Mini BESTest on non-study patients from a patient database. Results: Physiotherapists administered the Mini BESTest for all 59 clinical study patients. Study satisfaction was high (median 80%) and increased over time ( p < 0.05). Physiotherapists described generally positive experiences. Confidence in ability to administer, score, and interpret the Mini BESTest increased (all p < 0.05), although perceptions of the Mini BESTest varied. Intention to use the Mini BESTest did not change, and physiotherapists used the Mini BESTest on non-study patients on average 11 times during the clinical study (range, min-max, 0–33). Conclusions: Involving physiotherapists in clinical research increased confidence and use of the measure with non-study patients.
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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 | 0,042 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».