Family-Professional Collaborative Physical Therapy Intervention via Telehealth for Children with Developmental Disabilities: A Mixed-Method Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To evaluate attendance rates, daily therapy engagement, parents' perceptions regarding feasibility, acceptability, family-centeredness, and individualized outcomes of a collaborative telehealth-based physical therapy intervention for children with disabilities. METHOD: Mixed-method design involving 15 families and 17 children with disabilities (range age 4-90 months). Parents recorded time spent on home activities. Family-centeredness was assessed using the Measure of Processes of Care-20-item (MPOC-20). The Canadian Occupational Performance Measure (COPM) and Goal Attainment Scaling (GAS) were used to measure individualized outcomes. Interviews were conducted on families' perceptions of the telehealth service. RESULTS: Parents attended an average of 8.29 out of 9 scheduled telehealth sessions and spent an average of 1.32 (±0.58) hours per day on therapy activities. Parents rated the services as family-centered "to a fairly great extent" or "to a great extent". On average, children achieved individualized goals. Parents identified therapists' collaborative behaviors and information sharing as facilitators, beliefs about their abilities and technical issues as barriers, and empowerment and active engagement as benefits of the telehealth sessions. CONCLUSION: The family-professional collaborative telehealth physical therapy was perceived by parents as acceptable and feasible to address their children needs. Children achieved individualized goals and participating families actively engaged in the intervention process.
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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 | 0,008 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».