Sustaining Stroke Rehabilitation intensity : Evaluating Clinician Knowledge Across Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Background:Intensive rehabilitation is important to optimize recovery in inpatient stroke rehabilitation. In Ontario Canada, rehabilitation intensity (RI) includes active goal directed one-to-one therapy, which is monitored or guided by a therapist. Stroke RI is measured in minutes and collected, monitored and publicly reported. Through stakeholder engagement, a need was identified to develop a provincial resource to support ongoing RI education. Methods:A standard learning module was developed to provide RI education and evaluate clinician knowledge across the province. The draft module was piloted, refined and validated by clinicians and other stakeholders. The final module included an educational slide deck, 12-item quiz and feedback form. The dissemination process began in December 2017 through an existing infrastructure, with dissemination methods varying by region. Quiz results and feedback informed continuous improvement of the module. Results:Within the first three months, 115 clinicians from 18 organizations completed this module. Scores ranged from 62-100% (median: 92%; mean: 91%). Preliminary data indicate that most errors occurred with questions related to recording of therapy assistant time or collaborative treatment. More organizations and clinicians are expected to complete the module as it is implemented across the province. Initial feedback did not necessitate extensive changes to module format or content. Conclusion: Although data are still being collected, preliminary findings suggest a need for further education related to the measurement of therapy assistant time and collaborative treatment. To support sustainability of RI, results from this work will inform the ongoing development of new RI education or knowledge translation tools.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».