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Enregistrement W4409150961 · doi:10.1186/s12913-025-12621-z

Facilitators and barriers to implementation of early intensive manual therapies for young children with cerebral palsy across Canada

2025· article· en· W4409150961 sur OpenAlexafffundabout
Divya Vurrabindi, Alicia Hilderley, Adam Kirton, John Andersen, Christine Cassidy, Shauna Kingsnorth, Sarah Munce, Brenda Agnew, Liz Cambridge, Mia Herrero, Eleanor Leverington, Susan McCoy, Victoria Micek, Keith O Connor, Kathleen O’ Grady, Sandra Reist-Asencio, Chelsea Tao, Stephen Tao, Darcy Fehlings

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensAlberta Health ServicesOntario Stroke NetworkBC Children's HospitalDalhousie UniversityUniversity of CalgaryGlenrose Rehabilitation HospitalAlberta Children's HospitalHolland Bloorview Kids Rehabilitation Hospital
Organismes subventionnairesKids Brain Health Network
Mots-clésImplementation researchMedicineCerebral palsyNursing researchHealth informaticsHealth administrationLikert scaleRespondentHealth careFamily medicineNursingPhysical therapyPublic healthPsychologyPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cerebral Palsy (CP) is the most common childhood-onset motor disability. Play-based early intensive manual therapies (EIMT) is an evidence-based practice to improve long-term hand function particularly for children with asymmetric hand use due to CP. For children under two years old, this therapy is often delivered by caregivers who are coached by occupational therapists (OTs). However, why only a few Canadian sites implement this therapy is unclear. There is a need to identify strategies to support implementation of EIMT. The primary objective of this study was to identify the facilitators and barriers to EIMT implementation from the perspectives of (1) caregivers of children with CP (2), OTs and (3) healthcare administrators for paediatric therapy programs. METHODS: The Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR) was used to guide development of an online 5-point Likert scale survey to identify facilitators (scores of 4 and 5) and barriers (scores of 1 and 2) to implementation of EIMT. Three survey versions were co-designed with knowledge user partners for distribution to caregivers, OTs, and healthcare administrators across Canada. The five most frequently endorsed facilitators and barriers were identified for each respondent group. RESULTS: Fifteen caregivers, 54 OTs, and 11 healthcare administrators from ten Canadian provinces and one territory participated in the survey. The majority of the identified facilitators and barriers were within the 'Inner Setting' CFIR domain, with 'Structural Characteristics' emerging as the most reported CFIR construct. Based on the categorization of the most frequently endorsed facilitators and barriers within the CFIR domains, the key facilitators to EIMT implementation included the characteristics of the intervention and establishing positive workplace relationships and culture. The key barriers included having workplace restrictions on EIMT delivery models and external influences (e.g., funding) on EIMT uptake. CONCLUSIONS: We identified key facilitators and barriers to implementing EIMT from a multi-level Canadian context. These findings will inform the next steps of designing evidence-informed and theory-driven implementation strategies to support increased delivery of EIMT for children under two years old with asymmetric hand use due to CP across Canada.

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)0,018
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,484

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0080,003
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,386 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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