Evidence-based early rehabilitation for children with cerebral palsy: co-development of a multifaceted knowledge translation strategy for rehabilitation professionals
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cerebral palsy (CP) is the most common childhood physical disability. Early and evidence-based rehabilitation is essential for improving functional outcomes in children with CP. However, rehabilitation professionals face barriers to adopting evidence-based practices (EBP)s. The objective of this project is to develop a knowledge translation (KT) strategy to support CP-EBP among pediatric rehabilitation professionals. Methods: We follow an integrated KT approach by collaborating with clinician- and patient-partners. Partners engaged in co-design through team meetings and content review via email. The KT strategy comprises two components: (1) An electronic (e)-KT toolkit was created from summarized evidence extracted from randomized clinical trials on early rehabilitation for children with CP, and (2) a multifaceted online KT training program developed with guidance from a scoping review exploring effective KT strategies. Results: The e-KT toolkit summarizes twenty-two early interventions for children with or at risk for CP aged 0-5 years. Each module features an introduction, resources, parent/family section, and clinician information, including outcomes, intervention effectiveness, and evidence level. The KT training program includes three 10-15 min video-based training modules, text summaries, quizzes, and case studies. Site champions, identified as qualified rehabilitation professionals, were onboarded to support the site implementation of the training program. A champion-training booklet and 1-hour session were designed to equip them with the necessary knowledge/resources. Conclusion: The tailored, multifaceted, and co-designed KT strategy aims to be implemented in pediatric rehabilitation sites to support professional's uptake of CP-EBPs. Lessons learned from its development, including the co-development process and multifaceted nature, hold potential for broader applications in rehabilitation.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».