Allied health professionals knowledge and clinical practice in telehealth exercise behavioural change for multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The growing importance of telehealth in multiple sclerosis (MS) necessitates an understanding of current practices and training needs of health professionals. We aimed to evaluate the knowledge, preparedness, and training preferences of Australian allied health professionals (AHPs) in telehealth exercise therapy and exercise behavioural change for MS patients to inform the development of educational training. METHODS: An online survey was completed by 58 Australian AHPs, including 34 physiotherapists, 14 exercise physiologists, and 10 occupational therapists, focusing on their current practices, preparedness, and training preferences in telehealth exercise and behavioural change for MS. The survey included multiple-choice, Likert scale, and free-text response questions. Data were analysed using binary and multinomial logistic regressions. RESULTS: Not all AHPs were aware of MS exercise guidelines (67% awareness), with exercise physiologists showing the highest familiarity. There was a significant understanding of the difference between physical activity and exercise, though definitions often lacked clarity. Most AHPs (91%) employed behavioural change strategies in their practice, especially goal-setting (95%), identifying facilitators (67%), and reinforcing progress (66%). While most (72%) felt prepared in promoting exercise to MS clients, there were differences in confidence levels concerning the prescription, modification, and teaching of telehealth exercise programs, with occupational therapists have significant less confidence in those domains compared to other AHPs. Most AHPs expressed interest in additional training, with a preference for online workshops focusing on exercise prescription for MS, behaviour change, and telehealth delivery methods. CONCLUSION: In our Australian AHP sample we identified that a quarter to a third of AHPs in MS care may not be confident or prepared to promote telehealth exercise and behavioural change to people with MS. Moreover, the findings highlight some disparity in knowledge and confidence levels amongst different AHPs concerning exercise therapy for MS, indicating the need for tailored multidisciplinary training programs. Such programs should address profession-specific educational gaps and training preferences, ensuring effective and safe telehealth exercise prescription in MS care.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».