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Enregistrement W4406962662 · doi:10.1161/str.56.suppl_1.22

Abstract 22: Implementation of increased physical therapy intensity for improving walking across inpatient stroke rehabilitation units: Primary results of the Walk ‘n Watch multi-site stepped-wedge cluster randomized controlled trial

2025· article· en· W4406962662 sur OpenAlexaffabout
Sue Peters, Stanley Hung, Mark Bayley, Krista L. Best, Louise Connell, Hélène Corriveau, Sarah J. Donkers, Sean P. Dukelow, Victor E. Ezeugwu, Marie-Hélène Milot, Brodie M. Sakakibara, Lisa Sheehy, Hubert Wong, Yuwei Yang, Jennifer Yao, Janice J. Eng

Notice bibliographique

RevueStroke · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensBruyèreUniversity of British Columbia, Okanagan CampusKelowna General HospitalUniversity of CalgaryUniversité de SherbrookeUniversity of AlbertaUniversity of SaskatchewanUniversité LavalUniversity of TorontoUniversity of British ColumbiaWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialPhysical therapyRehabilitationStroke (engine)Physical medicine and rehabilitationWalk-inCluster randomised controlled trialCluster (spacecraft)Alternative medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Though clinical practice guidelines support high repetitions of walking after stroke, practice is slow to change with low levels of walking activity in stroke rehabilitation units. We undertook an implementation trial to change practice; we enabled entire stroke units to use the Walk ‘n Watch protocol and determined the effect of implementation on the 6 Minute Walk Test (6MWT) at hospital discharge. Methods: This 12-site clinical trial across 7 Canadian provinces used a stepped-wedge cluster design to randomize when each site switched from Usual Care to the Walk ‘n Watch protocol. At the start of the Walk ‘n Watch phase, we trained all front-line physical therapists on the unit with training workshops, manuals, hands-on practice, and videos. Each site was provided onboarding materials to address staff changes so therapists who did not attend the initial training could adopt the protocol. Each site also identified a ‘protocol champion’ to facilitate initial weekly huddles with therapists to discuss barriers to implementation. Therapists were trained to complete safety screening and to determine eligibility. The Walk ‘n Watch protocol focused on completing a minimum of 30-minutes of daily weight-bearing, walking-related activities that progressively increased in intensity informed by activity trackers measuring heart rate and step number. Blinded assessors completed the outcomes at baseline and 4-weeks later (near discharge). Primary analysis used a linear mixed-effects model adjusted for stratum, date of enrollment, age, sex and baseline 6MWT. Results: The total number of participants was 306 (162 Usual Care, 144 Walk ‘n Watch, 188 males/118 females) with a mean(SD) age of 68(13), 29(17) days since stroke, and a baseline 6MWT of 152(106) m. The improvement on the 6MWT was 43.6m (95%CI 12.7, 76.1) greater in the Walk ‘n Watch group compared to the Usual Care group. Further, the Walk ‘n Watch group improved quality of life (EQ5D), balance and mobility (Short Physical Performance Battery) and gait speed. Conclusions: The implementation trial design enabled the protocol to be tested under real-world conditions, involving all therapists on each unit to deliver the protocol. The trial had a deliberate aim to facilitate changes in practice that resulted in clinically meaningful improvements in walking and quality of life.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,308 · 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'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
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