Monitoring physical behavior in pediatric physical therapy: A mixed methods feasibility study to evaluate a newly developed toolkit and training
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Pediatric physical therapists (PPTs) aim to enhance active physical behavior but lack feasible accelerometry devices to assess and evaluate physical activity (PA). We developed an activity monitoring prototype toolkit (AM-p Toolkit) consisting of a wearable, a docking station, a digital tool for data analysis, and physical tools for communication with children and parents. A training for PPTs was also created. We aim to explore the feasibility of the AM-p Toolkit from the perspectives of PPTs, children, and parents and to assess if training improved PPTs' knowledge, skills, and confidence in using the Toolkit. PARTICIPANTS AND METHODS: Using an explanatory sequential mixed methods design, we collected data through questionnaires, individual interviews, and focus groups, guided by Bowen's dimensions of 'acceptability,' 'demand,' and 'practicality.' We included children with the ability to walk, their parents, and their PPTs. The training was evaluated by analyzing PPTs' knowledge, skills, and confidence using the AM-p Toolkit. Quantitative results were analyzed descriptively (mean [SD] and median [interquartile range] when appropriate and qualitative data were analyzed thematically. RESULTS: Fifteen PPTs, 17 parents, and 20 children completed the study. PPTs rated overall satisfaction on a 10-point scale with the AM-p Toolkit at 6.3 (SD 1.2), and parents rated it 7.3 (SD 1.6). The following themes emerged for acceptability, demand, and practicality respectively: for acceptability: 1) expected added value, 2) quality and usability, and 3) design; for demand: 1) use and non-use, 2) further development, and 3) willingness for future use; and for practicality: 1) time constraints and 2) integration. CONCLUSION: The AM-p Toolkit shows promise in PPT, with generally positive acceptability among all end-users. PPTs see potential for certain groups of children who can benefit from the AM-p Toolkit. Practicality requires improvements in the web application and refinement of the strap. Training is important and can be strengthened by emphasizing the analysis of assessment results, clinical reasoning, and functional goal-setting.
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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 | 0,034 | 0,021 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».