Physiotherapists’ use of aerobic exercise during stroke rehabilitation: a qualitative study using chart-stimulated recall
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We aimed to explore the factors that affected physiotherapists' use of aerobic exercise during stroke rehabilitation for people with stroke. MATERIAL AND METHODS: We conducted a qualitative descriptive study using thematic analysis informed by a pragmatic worldview. Physiotherapists attended one on one semi-structured interviews to answer some general questions about aerobic exercise and then discussed the charts of their four most recently discharged clients with stroke. Both deductive and inductive coding were used for analysis. RESULTS: Ten physiotherapists participated. Healthcare policies and limited resources were mostly discussed in general questions while specific profiles of clients with stroke, their goals and preferences were mostly discussed in patient specific questions. Three themes were identified: (1) physiotherapists' perspectives and practices regarding aerobic exercise; (2) profiles of people with stroke, as well as their goals and their exercise modality preferences; and (3) influence of health system priorities, rehabilitation intensity policy, and resources. CONCLUSIONS: Physiotherapists' behaviours regarding use of aerobic exercise for people with stroke are not a binary behaviour of prescribing or not prescribing aerobic exercise. Their behaviours are better understood on a continuum; between two ends of not prescribing aerobic exercise, and prescribing aerobic exercise with defined intensity, duration, and frequency.
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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 | 0,013 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».