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Enregistrement W6901822622 · doi:10.6084/m9.figshare.13340674

Physical Therapists Are Key to Hip Surveillance for Children with Cerebral Palsy: Evaluating the Effectiveness of Knowledge Translation to Support Program Implementation

2020· article· en· W6901822622 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKnowledge translationCerebral palsyMEDLINEKey (lock)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Physical and occupational therapists play a key role in the implementation of hip surveillance for children with cerebral palsy (CP) in British Columbia, Canada. We aimed to develop and assess a knowledge translation strategy to support the implementation of a provincial hip surveillance program. Pediatric therapists were invited to participate in an anonymous survey assessing hip surveillance knowledge and learning needs. Based on these results, educational materials were developed. Two years later, one year following the launch of the hip surveillance program, the survey was repeated to assess learning, knowledge use, and barriers to enrollment. The initial survey was completed by 102 therapists; 74 therapists completed the second survey. Multifaceted educational strategies, including web-based learning, in-person education, email notifications, and print materials that targeted knowledge gaps were developed. Upon re-evaluation, knowledge increased on all questions. At follow-up, 45 therapists had enrolled a child, indicating knowledge use. Barriers to enrollment included lack of a CP diagnosis, parents or physicians not agreeing to enrollment, time requirements, and lack of space to complete the clinical exam. Targeted knowledge translation strategies were successful in meeting the educational requirements of a large group of therapists in a vast geographic area.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,083
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,183

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,083
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,094
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,302 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
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