Current Practice of Physiotherapists in the Management of Children With Cerebral Palsy in Benin Country: A Cross‐Sectional Online Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In low- and middle-income countries, physiotherapy is often the only available rehabilitative care, making the quality of physiotherapy care particularly important. However, how well physiotherapy practice in managing children with cerebral palsy (CP) is supported by evidence-based guidelines remains unclear. This study aims to describe the current practice of physiotherapists in managing children with CP in Benin, a French-speaking country in Sub-Saharan Africa. METHODS: This study used a cross-sectional online survey, addressed to physiotherapists working in Benin. RESULTS: A total of 91 physiotherapists participated in the study, 52 of whom worked with children with CP. One-third of the children with CP treated were under 2 years old. Physiotherapy sessions were delivered twice or thrice weekly and lasted 30-45 min. Most of the physiotherapists working with children with CP (63.5%) received no certified paediatric neurorehabilitation training. About 54% rarely or never used a standardized outcome measure, and 36.5% used such measures occasionally. CP-specific common classification systems were mostly unused and unknown. The most common intervention modalities were handling techniques (muscle stretching, joint mobilization and Bobath therapy [for movement normalization]), but functional exercises (milestones) were also commonly used. About 58% felt confident in the management of children with CP, and the need for training on modern approaches was stressed. CONCLUSION: The management of children with CP in Benin does not meet the standards of evidence-based practice. The results of this study will help develop strategies to improve the physiotherapy quality of care provided to children with CP in Benin and beyond.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».