Exploring physiotherapists’ knowledge and perception of exercise intensity in outpatient stroke rehabilitation: A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To explore physiotherapists' knowledge and perception of exercise intensity and to identify factors influencing the attainment of recommended exercise intensity during rehabilitation sessions. METHODS: A qualitative study was conducted using semi-structured, face-to-face interviews with physiotherapists (PTs) who provide stroke rehabilitation within outpatient private settings. Data were audio-recorded, transcribed, and analysed using an inductive content analysis approach. RESULTS: Twelve physiotherapists (five women; median age: 44.5 years; median experience: 20 years) who routinely provide stroke rehabilitation participated in the study. Three overarching themes emerged: knowledge about exercise intensity, perception of provided exercise intensity and factors influencing the achievement of recommended intensity. Although 92% of PTs recognized the importance of exercise intensity, only 33% were aware of exercise intensity guidelines. A lack of knowledge regarding exercise intensity assessment, grading, and monitoring was commonly reported. Nearly half (41%) of the PTs reported providing moderate-to-vigorous intensity exercise to stroke survivors. Limiting factors to achieving recommended exercise intensity included patient-related factors (e.g., stroke severity, motivation, cognitive impairments, fatigue), work environment constraints (e.g., limited space), and PT-related challenges (e.g., lack of knowledge, limited contact with doctors). On the other hand, facilitators included high motivation among stroke survivors, large workspace, equipment availability, and the use of group-based training modalities. CONCLUSION: Achieving the recommended exercise intensity in outpatient stroke rehabilitation is influenced by personal, environmental, and PT-related barriers. Multifactorial facilitators, such as improved knowledge, enhanced workspaces, interdisciplinary collaboration, and group-based training approaches, should be considered by stakeholders to ensure the effective implementation of evidence-based stroke rehabilitation practices in private settings. Future research involving PTs with diverse educational backgrounds are needed to strengthen the transferability of these findings.
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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 | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».