Exploring what influences physiotherapists’ capability, opportunity and motivation to integrate new evidence into routine clinical care using the Balance Intensity Scale
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To explore influences on the capability, opportunity and motivation of physiotherapists integrating new evidence into routine care.Materials and Methods Mixed-methods study utilising the Theoretical Domains Framework and Capability-Opportunity-Motivation-Behaviour model. Metropolitan inpatient rehabilitation physiotherapists participated by integrating the Balance Intensity Scale into routine care for 6 weeks. Evidence integration was supported by a tailored theory-informed approach. Participants completed pre- and post-evidence integration surveys and a post-evidence integration focus group.Results Pre- and post-surveys were completed by 24 and 12 participants, respectively. One focus group (n = 7) was conducted. Framework analysis identified themes in Capability (n = 4), Opportunity (n = 4) and Motivation (n = 5) domains influencing behaviour when implementing new evidence. The evidence integration process enhanced participants’ Knowledge (p = 0.04), Skills (p = 0.003) and Belief in capabilities (p = 0.03) when prescribing and measuring balance exercises.Conclusions This study identified perceived barriers and enablers to evidence integration of a new outcome measure into routine care. It highlights strategies that may support physiotherapy teams in incorporating new evidence into routine care. These strategies include education on the evidence being implemented, physical resources, change champions to facilitate social support, management endorsement, and recognition of the time and effort required for evidence integration in the short term.
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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 | 0,011 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».