EVALUATING THE EFFECT OF A KNOWLEDGE TRANSLATION INTERVENTION ON IMPROVING THE CAPACITY OF STROKE TEAMS TO PROVIDE COMMUNICATIVE ACCESS FOR PERSONS WITH APHASIA
Notice bibliographique
Résumé
Background Aphasia affects one-third of individuals with stroke resulting in their exclusion from everyday communication. Canadian stroke guidelines recommend clinicians be capable of enabling communicative access. Training to support sustainable capacity was identified as a gap in Toronto. The objective of this work was to evaluate the effect of a knowledge translation intervention on increasing capacity of stroke teams to use supportive conversation techniques with persons with aphasia (PWA). Methodology A mixed methods evaluation informed by the Knowledge-to-Action Process was conducted. Two speech-language pathologists (S-LPs) (1 from acute, 1 from inpatient rehabilitation), received three days of training in Supported Conversation for Adults with Aphasia (SCAu2122). Over a 6-month period, S-LPs assessed and addressed barriers to knowledge use, trained and mentored their local team with support from the Aphasia Institute. Stroke team members completed the Communicative Access Measures for Stroke tool to evaluate capacity to deliver SCAu2122 pre- and post-intervention. Each S-LP completed a qualitative report of their experiences. Results The questionnaire was completed by 42 individuals pre- and 30 post-intervention. The percentage of participants who agreed/strongly agreed they felt confident in communicating with PWA was 37% pre and 65% post. The percentage of participants who agreed/strongly agreed they felt effective communicating with PWA was 37% pre and 78% post. S-LPs described an increased use of SCAu2122 strategies and aphasia-friendly toolkits throughout the intervention. Conclusion The intervention may have contributed to increasing confidence and effectiveness of some stroke team members to provide SCAu2122 with patients post-stroke. Findings may be transferrable to other organizations.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».