A qualitative study of clinicians’ and individuals’ with lower limb loss perspectives on the development of a novel online self-management program
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To explore the rehabilitation preferences and experiences of clinicians and patients for education after lower limb loss to facilitate the development of an online self-management program. METHODS: A qualitative descriptive approach was used. Thirty-one clinicians (physiotherapists, occupational therapists, and prosthetists), and 26 patients with lower limb loss (transtibial and transfemoral amputation; mean age (SD) of 63.3 (9.1), years) were recruited. We used semi-structured focus groups and one-on-one interviews, and audio recorded the interviews. Data were analyzed using conventional content analysis. RESULTS: Three themes were identified: (1) Needing education in rehabilitation described the education in current practice as one-on-one discussion and booklets and highlighted the limitations of education such as its length, static nature, and inaccessible for patients living in remote areas. (2) Getting back to activities prior to amputation emphasized how goal setting and social support could assist patients and facilitate self-management. (3) Augmenting learning highlighted the need for an accessible complementary source for education and potential solutions to overcome the barriers of online delivery. CONCLUSIONS: Our findings underscore the importance of education in the rehabilitation of patients to help them get back to their activities. An online accessible tool may improve education by providing information and peer support.
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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 | 0,016 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».