Use of standardized outcome measures for people with lower-limb amputation: A survey of prosthetic practitioners in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Outcome measures (OMs) are useful tools; however, clinicians may find implementing them into clinical practice challenging. OBJECTIVES: To characterize Canadian prosthetists' use of OMs for people with lower-limb amputation, including motivations for use, comfort selecting OMs, resources available for administration, and barriers to implementation. METHODS: A cross-sectional study was conducted between March and July 2021. Orthotics Prosthetics Canada sent Canadian prosthetists an invitation to take the online survey. RESULTS: Forty-nine Certified Prosthetists completed the survey. Only 16% of participants reported that they were expected to use OMs. Participants reported being more comfortable administering performance-based OMs than self-report surveys. More than two-thirds of participants agreed that OMs "can be administered with knowledge they have" and are "within their scope of practice." However, less than 25% agreed that OMs are "administered in a standardized way in the profession," and less than 40% indicated they are "easy to make part of my routine." Participants reported they generally have time and space to do OMs, but there was no agreed-on reason to use them. CONCLUSIONS: Use of OMs among Canadian prosthetists seems to be low relative to prosthetists in the United States. Education, financial incentives, or changes to professional expectations are likely needed to increase routine OM use. Efforts to improve the standardization of OM administration and ease the incorporation of OMs into routine practice may also increase use. Canadian prosthetists may elevate their standards of clinical practice and better understand the impact of prosthetic treatments on their patients by more routinely using OMs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».