Identifying Systems Developed for Classifying Physiotherapy Interventions in Neurological Rehabilitation: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The purpose of the study was to conduct a scoping review of classification systems developed for physiotherapy interventions of persons with neurological conditions, describing the information captured, organizational structure, and methods used in development. Method: Five electronic databases and grey literature were searched, three journals were hand searched, and all articles identified in electronic databases were forward searched. All article types except conference proceedings were considered. Articles were included if they were in English and described: a classification system developed to capture physiotherapy interventions, the contents of the classification system, and its use with neurological patient populations. Results: Twenty unique classification systems were identified that differed greatly in the amount of intervention detail described and in how they were developed and structured. Conclusions: There is significant heterogeneity in the amount of detail and structure between the classification systems. There is a need for continued work to develop a system or refine an existing system. A system should describe therapy activities in sufficient detail for communication and evaluative purposes, while considering the feasibility and acceptability across various contexts to ensure successful implementation.
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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 | 0,112 | 0,272 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,065 | 0,057 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».