THERAPISTS' UNDERSTANDING OF THE CANADIAN BEST PRACTICE RECOMMENDATIONS FOR UPPER EXTREMITY REHABILITATION AFTER STROKE; AND BARRIERS AND FACILITATORS FOR THEIR IMPLEMENTATION
Notice bibliographique
Résumé
Background: Stroke is one of the leading causes of disability. Physical rehabilitation must be evidence-based and address a range of clinical subtypes and severity of disabilities. Clinical practice guidelines provide a useful mechanism for implementing rehabilitation plans based on research evidence. To increase adherence to guideline use, there is a need to understand therapistsu2019 attitudes and intentions toward guideline implementation. Objectiveu2022tTo describe how physical and occupational therapists understand, interpret, intend to implement or currently employ the Canadian Stroke Best Practice Recommendations.u2022t To detect the potential barriers and facilitators for the implementation process.MethodsSample Size: Maximum 40 participants or till data saturated.Data Collection: This study proposes using the qualitative method of descriptive content analysis to collect and analyze data throughout two different stages. 1st stage: Semi-structured cognitive interviews will be conducted and recorded with physical and occupational therapists practicing within the arena of stroke rehabilitation. The interview questions will be informed by the components of the theory of planned behavior, including; attitudes, subjective norms andperceived behavioral control as a determinants for therapistsu2019 intention toward implementing a particular clinical guideline. 2nd stage: Determine implementation issues by compiling and analyzing answers to a standardized tool (GLIA: The Guideline Implementability Appraisal) that focuses on implementation of clinical practice guidelines, completed by the same cohort of therapists. Data Analysis:A descriptive approach will be used to summarize the facilitators/barriers for implementing a clinical guidelines described by participants in both the interviews and GLIA. Themes will be compiled reflecting the categories and constructs of GLIA.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».