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Enregistrement W4410302422 · doi:10.1037/rep0000615

Using the Delphi method to develop trauma-informed practice guidelines for neurorehabilitation.

2025· article· en· W4410302422 sur OpenAlexafffund
Colette M. Smart, Sarah J. Macoun, Lauren K. Qualls, Karen Baker, Emily M. Becker, Richard C. Burrell, Shannon Ellis, Julie Foster, S. Jørgensen, James Loe, Simon McVaugh-Smock, Katie Techen, Renée Trueggelmann

Notice bibliographique

RevueRehabilitation Psychology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensIsland HealthUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésNeurorehabilitationDelphiPsychologyDelphi methodMedical educationApplied psychologyRehabilitationMedicineNursingComputer scienceArtificial intelligenceNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

STUDY OBJECTIVE: Traumatic stress is common in persons with acquired brain injury. Untreated trauma not only negatively affects mental health but can also impact rehabilitation outcomes and overall recovery. However, not every neurorehabilitation professional has the scope of practice to treat traumatic stress, and providers may not feel well equipped to support patients dealing with significant trauma. Trauma-informed practice (TIP) is an approach in health care where traumatic stress is assumed to be common, and where the environment can be made to feel safe and welcoming without needing to address trauma directly. The objective of our study was to create draft consensus guidelines for TIP within the neurorehabilitation context. RESEARCH METHOD: Researchers, trainees, neurorehabilitation professionals, and adults with lived experience of acquired brain injury and traumatic stress were recruited to participate in our study. We used the Delphi method-a methodology used in health care to develop consensus-over the course of 12 months, whereby panelists participated in group meetings and individual qualitative interviews to generate preliminary items for our guidelines. RESULTS: Items from the interviews were rank ordered, and a final set of items was used to create a draft set of guidelines, formatted into a brochure for ease of dissemination. CONCLUSIONS/IMPLICATIONS: The current guidelines can serve as an initial starting point for the implementation of TIP in a variety of clinical settings. Future directions would be for these guidelines to be implemented and tested in diverse rehabilitation environments, in terms of outcome data and patient/provider satisfaction. (PsycInfo Database Record (c) 2026 APA, all rights reserved).

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)0,243
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,254
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,243
Score d'incertitude au seuil0,934

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2430,254
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0130,008
Études des sciences et des technologies0,0070,009
Communication savante0,0070,008
Science ouverte0,0050,020
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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 Opus0,332
Tête enseignante GPT0,620
Écart entre enseignants0,288 · 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.

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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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