Real-World Experiences of Therapy Staff Implementing an Intensive Rehabilitation Protocol in Canadian Stroke Inpatient Rehabilitation Settings: A Multi-Site Survey Study
Notice bibliographique
Résumé
IMPORTANCE: While best practice guidelines recommend intensive rehabilitation for post-stroke walking recovery, knowledge of real-world implementation factors is limited. OBJECTIVE: The aim was to understand the implementation factors for intensive rehabilitation within real-world inpatient stroke rehabilitation settings. DESIGN: This was a cross-sectional, online survey study. SETTING: Twelve inpatient rehabilitation units (7 Canadian provinces) were included. PARTICIPANTS: Eighty-five therapy staff who delivered an intensive rehabilitation protocol within the Walk 'n Watch implementation trial (NCT04238260) were invited. INTERVENTION: A structured intensive walking rehabilitation protocol was implemented as usual care (>2000 steps, 40%-60% heart rate reserve, >30 minutes/session). Step counters and heart rate monitors were provided. MAIN OUTCOMES AND MEASURES: An online survey was used, including close-ended and open-ended questions regarding the protocol practicalities, workplace structure, and training. Open-ended responses were thematically analyzed using the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR). RESULTS: Forty-seven participants (85% women) completed the survey. Most agreed they successfully delivered the protocol (87%) and found the step and heart rate targets helpful (72%). However, few participants agreed they had enough time to deliver the protocol (36%); 26% and 47% agreed they achieved the step count and heart rate targets, respectively. The major time-related factor was insufficient therapy time to accommodate the protocol and prescribed step targets (CFIR: Work Infrastructure); discharge planning often took priority. Most agreed to future protocol use (87%). However, only about half agreed to future use of the trial-assigned devices (49% step counters; 64% heart rate monitors), likely due to perceived device inaccuracies (CFIR: Materials and Equipment). CONCLUSIONS: Therapy staff reported successfully delivering an intensive rehabilitation protocol as usual care under real-world conditions. Strategies to facilitate implementation included incorporating discharge planning considerations, system-level changes, and acquiring more accurate monitoring devices. RELEVANCE: This study enhanced the understanding of real-world implementation factors and potential strategies for future implementation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».