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Enregistrement W4406113156 · doi:10.3389/fresc.2024.1537063

Editorial: Co-design of rehabilitation programming

2025· editorial· en· W4406113156 sur OpenAlexaff
Janelle Unger, Dalton L. Wolfe, John Bourke, James Middleton

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Rehabilitation Sciences · 2025
Typeeditorial
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensParkwood InstituteWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRehabilitationStakeholderHealth careTheme (computing)Service delivery frameworkPsychologyService (business)Medical educationMedicineComputer scienceKnowledge managementEngineering ethicsNursingPublic relationsEngineeringBusinessPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This Research Topic consists of 10 articles, each describing important aspects of co-design approaches and how they can be applied in a rehabilitation setting. Among the articles, a common theme was using co-design as a method of identifying factors that may influence the success of various rehabilitation programs, educational tools, or technologies. Studies included multiple and diverse stakeholder groups in their research, demonstrating the importance of using a comprehensive approach to gather perspectives.A common theme among the original research and methods papers was the use of co-design in working towards discrete outcomes rather than impacting service delivery or governance. Reitzel et al. (2023) used a co-design approach that included caregivers, clinicians, and healthcare managers and discussed innovative solutions to enhance access and engagement in pediatric telerehabilitation. Through these discussions, they found that communication, consistency and connection were key factors that could enhance engagement in pediatric 2024) shares fundamental principles that are essential to implementing co-design approaches in a meaningful and authentic way. This article leaves readers with the challenge of progressing co-designed research towards co-production, a collaborative approach that centres equitable and ethical practices focused on reflective dialogue (Bourke et al. ( 2024)).The articles submitted to this topic were focused on the fields of pediatric and spinal cord injury rehabilitation. These populations often require extensive and ongoing rehabilitation care throughout much of their life, emphasizing the need for care to be person-centered. A systematic review found that co-design approaches are most often described in the fields of mental health, primary care, and pediatrics, and that each field is distinctive and will benefit from different implementation strategies (2). Lived experience engagement and integrated knowledge translation are also at the forefront in spinal cord injury research and practice, resulting in the recent formation of groups that are focused on bringing together people with lived experience, clinicians, and researchers to bring about change (4). Knowing that co-design approaches are impactful in any population, we encourage rehabilitation researchers and decision-makers to consider how they can best use co-design to support each unique population they support.The articles in this research topic highlight the importance of co-design methods in developing and evaluating rehabilitation programs, educational tools, and technologies. Using a co-design approach ensures rehabilitation practices are person-centered and are meeting the needs of key stakeholders, including patients, caregivers, and clinicians, as well addressing enablers and barriers within the healthcare system. It is imperative that co-design approaches are carried out intentionally and with people with lived experience at the core, in order for the field to move forwards toward co-production. As the articles in this Research Topic primarily focused on initial development of rehabilitation programs, educational tools, and technologies, it will be important for future research to use co-design to evaluate progress and person-centred outcomes, as well as to reflect on larger impacts in service delivery models and organizational structures, which typically require a higher level of engagement.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,073
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,073
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0100,006
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0160,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,008

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.

Tête enseignante Opus0,078
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,370 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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