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Enregistrement W4406993386 · doi:10.1161/str.56.suppl_1.wp120

Abstract WP120: Real-world Canadian experiences from therapy staff implementing an intensive rehabilitation protocol in stroke inpatient rehabilitation settings: a survey study

2025· article· en· W4406993386 sur OpenAlexaffabout
Stanley Hung, Suzanne Ackerley, Louise Connell, Mark Bayley, Krista L. Best, Hélène Corriveau, Sarah J. Donkers, Sean Dukelow, Victor E. Ezeugwu, Marie-Hélène Milot, Sue Peters, Brodie M. Sakakibara, Lisa Sheehy, Jennifer Yao, Janice J. Eng

Notice bibliographique

RevueStroke · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensBruyèreUniversity of British Columbia, Okanagan CampusKelowna General HospitalWestern UniversityUniversity of CalgaryUniversity of AlbertaUniversité LavalUniversity of SaskatchewanUniversité de SherbrookeUniversity of TorontoUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRehabilitationStroke (engine)Protocol (science)Physical therapyPhysical medicine and rehabilitationAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Despite guidelines recommending intensive rehabilitation for walking recovery after stroke, its implementation remains challenging. Our understanding of barriers and facilitators in real-world settings remains minimal. We aimed to understand the implementation factors for intensive rehabilitation within real-world inpatient rehabilitation settings. Methods: A cross-sectional online survey design was used. We invited 85 therapy staff (physiotherapists + therapy assistants) who delivered the structured, progressive intensive rehabilitation protocol (>2000 steps, 40-60% heart rate reserve, >30 minutes/session) as usual care from 12 sites (7 Canadian provinces) within the Walk ’n Watch implementation trial (NCT04238260). Fitbit step counters and Garmin heart rate monitors were provided. The survey was developed by a multidisciplinary team (clinicians, scientists, and a stroke patient), including close-ended (Likert agreement scale) and open-ended questions regarding protocol practicalities, workplace structure, and support. Close-ended responses were descriptively summarized. Open-ended responses were thematically analyzed using the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR). Results: Forty-seven therapy staff (85% female; mean 13 ± 10 years clinical experience) completed the survey. Most therapy staff agreed that they delivered the protocol safely and successfully (87%) and that the step and heart rate targets were helpful (72%). However, only about one-third agreed that they had enough time to deliver the protocol (36%); 26% and 47% agreed that they achieved the prescribed step count and heart rate targets, respectively. The major time-related factor was insufficient therapy time to accommodate the 30-minute protocol, besides other required therapy activities (CFIR Work Infrastructure). For example, discharge planning often took priority near the end of the stay. Most agreed to future use of the protocol (87%). However, only about half agreed to future use of the trial-assigned devices (49% step counters, 64% heart rate monitors), likely due to perceptions of device inaccuracies (CFIR Materials&Equipment). Conclusions: Therapy staff reported successfully delivering an intensive rehabilitation protocol as usual care under real-world conditions. Strategies identified to facilitate implementation included building in discharge planning considerations within the protocol and acquiring more accurate step counters and heart rate monitors.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,346

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0070,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,337 · 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'étudeQualitatif
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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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