Practice Makes Perfect : Acceptability and Feasibility of a Telerehabilitation Solution For Rehabilitation Stroke Teams
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Telerehabilitation solutions i.e. interactive virtual encounters, using video plus audio to emulate face-to-face rehabilitative treatments, have been more and more studied to improve patientsu2019 clinical outcomes and costs associated with stroke rehabilitation. However, data on the perception of the professionals who use the solution is lacking, particularly during the rehabilitation phase of stroke care continuum. This study aimed to explore the acceptability and feasibility of a telerehabilitation solution, from a professionalu2019s perspective.Two rehabilitation teams (including healthcare professionals and coordinators, n total = 17) from two different regions in Quebec, Canada, were interviewed after a five month pilot trial of a telerehabilitation solution. The interview guide was developed using a theoretical framework on the acceptability of healthcare interventions. Interviews were verbatim transcribed and analyzed for content.Five emerging themes were identified around the concept of acceptability: 1) learning curve and need to develop training- and intervention-related material; 2) intensity of interaction with patients 3) appropriate mix of face-to-face and telerehabilitation sessions; 4) using patientsu2019 home features and exercise equipment; and 5) team scheduling made easy. Lessons learnt in terms of feasibility will also be presented.The telerehabilitation solution was positively received despite a certain degree of apprehension from the participants in the early phase of the trial. This study sheds light on the context and tools that need to be put in place to optimize the implementation of a telerehabilitation solution as part of a stroke care continuum.
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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 | 0,009 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,031 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découle