Factors Influencing Participation in Physiotherapy Services Following a Total Shoulder Replacement Surgery: A Cross‐Sectional Survey
Notice bibliographique
Résumé
Background: When designing appropriate rehabilitation programs after a shoulder replacement, it is critical to consider the multitude of factors that can influence a patient's participation. Therefore, this study aims to quantitively understand the factors that affect access and participation to physiotherapy services after a shoulder replacement in older adults. Methods: Our research team created an online of 58 questions, focusing on personal characteristics, geographic accessibility, socioeconomic status, preferences for care, social support, and cultural beliefs to understand potential barriers and facilitators to accessing services. Using a mixed-methods approach, data was analyzed through quantitative descriptive statistics and interpretive descriptive methodology. Data was stratified by gender. Data collection took place in 2020-2022. Results: A total of 51 (53% women) people participated in this survey; with the average age of 64.6 (9.4) years old. Gender heavily influenced patients' preferences on accessing care and physiotherapy services. Social factors, economic factors and personal factors emerged as potential barriers to participation in physiotherapy for women. Patient expectations differed by gender, as women prioritize return to daily activities (93%), whereas men prioritized sport/recreational activities (85%). Finally, preferences for delivery of physiotherapy differed based on gender, as men prefer in person (77%) and women prefer virtual. Conclusion: This survey was able to investigate trends that influence participation to rehabilitation after a shoulder replacement, both quantitatively and qualitatively. This study is a starting point for future research to explore how factors such as gender roles and social expectations may affect individuals' participation in rehabilitation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».