Development of an activity-based therapy tracking tool: Item generation and reduction using the Delphi method
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT/OBJECTIVE: Activity-based therapies (ABT) are increasingly used in rehabilitation after spinal cord injury or disease (SCI/D). However, the absence of standardized tools to track the details of an ABT program hinders the collection of data needed for client-tailored programming and resource allocation. The objective of this study is to determine the content to include in an ABT tracking tool for people living with SCI/D. DESIGN: Cross-sectional e-survey. SETTING: Community. PARTICIPANTS: physical and occupational therapists/assistants); community-based clinicians; hospital or community clinic administrators; researchers; and funders, advocates and policy makers. INTERVENTIONS: None. OUTCOME MEASURES: virtual reality). Participants rated the importance of including each item on a tracking tool and the feasibility to track each item using a 9-point Likert scale. RESULTS: After two survey rounds, nine types of ABT and one technology were identified as important to include in a tracking tool. All items rated as important were considered feasible for clinicians and people with SCI/D to track, except crawling. CONCLUSION: This study identified the types of ABT and technology to include in an ABT tracking tool. Such a tool may provide details of an ABT program that can support decision-making at the individual, program and health system levels and aid the development of best practice guidelines.
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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 | 0,098 | 0,163 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».