Co-developing a danced version of the Graded Repetitive Arm Supplementary Program (GRASP): a participatory design study with clinicians and people with stroke
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Self-directed exercise programs empower people with stroke to engage in recovery through daily practice but often present challenges in maintaining long-term adherence. Dance can make rehabilitation exercises more engaging, and help reduce the perception of efforts, due to its inherently enjoyable nature and the use of music. This project aims to co-develop a danced version of the Graded Repetitive Arm Supplementary Program (GRASP) delivered using short video capsules to enhance upper limb motor recovery. Using a participatory research approach, co-development meetings were conducted with researchers and occupational therapists to adapt and refine the GRASP-dance. We beta-tested the GRASP-dance with two people with stroke to refine the program. Feedback from participants and co-development meeting summaries were analyzed using inductive thematic analysis. Two main themes were derived from the co-development meetings: 1) Considerations for the transposition of the GRASP into a danced version, and 2) Challenges and solutions for the development of the GRASP-dance. We adapted the GRASP into a danced version, incorporating the fundamental elements of the GRASP and key considerations at the person, the environment and the dance level. The final program includes 47 video capsules across three difficulty levels along with a weekly virtual group meeting. This work emphasized the need to tailor self-directed exercise, to include a motivating artistic element, and to address key barriers to maximize stroke rehabilitation.
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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 | 0,050 | 0,041 |
| 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 | 0,008 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».