Consensus Recommendations for Maintaining Neurorehabilitation Quality During Healthcare Crises: A Stakeholder-Informed Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic significantly disrupted neurorehabilitation practices in Inpatient Rehabilitation Facilities (IRFs), providing an opportunity to examine crisis response strategies. This mixed-methods study examined the pandemic's impact on quality of care through 3 complementary phases: (1) multivariable medical record analysis across 6 neurorehabilitation facilities in a pre-pandemic reference group (n = 134), a non-COVID group (n = 138), a COVID-positive group infected prior to admission ((COV+prior, n = 87) and a group infected during rehabilitation (COV+rehab, n = 36); (2) qualitative analysis of stakeholder consultations with patients (n = 26), staff members (n=55), and managers (n = 7); and (3) integration of quantitative and qualitative results to develop stakeholder and consensus-based recommendations (n = 12 participants). While non-COVID patients (n = 138) maintained pre-pandemic outcome levels, COVID-positive patients showed reduced functional independence at discharge, with distinct trajectories based on infection timing, even after controlling for status at admission. Patients infected during rehabilitation (n = 36) experienced longer stays and higher readmission rates compared to those infected pre-admission (n = 87). Qualitative analysis identified psychosocial, discharge planning, and resource management issues affecting both COVID-positive and non-COVID patients, emphasizing the impact of social isolation. Integration of findings led to 5 consensus-based recommendations: adaptation of COVID unit environments, family involvement, socialization promotion, safe care trajectory planning and flexible local management. These findings highlight the need for balanced approaches between infection control and rehabilitation quality during healthcare crises, guided by local leadership.
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».