Parkwood's VIP4SCI platform: A virtual e-health self-management solution for persons with spinal cord injury across the care continuum
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Parkwood VIP4SCI platform is a virtual e-health solution adapted from a version created for Spinal Cord Injury Ontario (SCIO) that focused on self-management skill development for persons with spinal cord injury (SCI) transitioning between stages of care, in partnership with caregivers and clinicians. This evaluation of the platform informs the usability and feasibility of a model to facilitate service care aims postrehabilitation. Design: Inpatients were randomized into two groups (Platform or Standard Care (i.e., delayed access)). Outpatients were given access at enrollment. Pre-post assessments were completed using surveys, and platform analytics were collected. Weekly check-ins were introduced to increase engagement. Focus groups were held with a subset of participants near study completion. Results: VIP4SCI was viewed as usable and feasible. Platform satisfaction assessed on a -3 to +3 scale ranged from +0.9 to 2.5, demonstrating positive agreement. Self-efficacy related to self-management ranged from 5.4 to 7.6 out of 10. The educational resource hub was identified as the most beneficial feature. Lack of clinician uptake was a barrier to integration into day-to-day practice. Conclusions: Platform usage was low among all groups despite the perceived need for facilitating care coordination with consistent and intentional self-management programming. Despite the lack of uptake, partly due to challenges associated with the pandemic, conclusions on platform features and barriers to implementation will help to inform future programming.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».