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Enregistrement W6965141202 · doi:10.3389/fresc.2024.1486801.s001

Data Sheet 1_A survey of the experiences of delivering physiotherapy services through telerehabilitation during the COVID-19 pandemic.pdf

2024· dataset· en· W6965141202 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2024
Typedataset
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Electron Microscopy Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelerehabilitationVideoconferencingTelehealthTelemedicinePhoneRehabilitationAdaptation (eye)Pandemic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Physiotherapy services have been typically provided in-person since the profession usually involves a therapist providing hands-on assessment and treatments. The COVID-19 pandemic provided an opportunity to study physiotherapists’ adaptation to telerehabilitation (phone or videoconference). Objective This study aimed: (1) to explore how physiotherapists adapted to the transition to delivering telerehabilitation, (2) to assess physiotherapists’ perceptions of implementing telerehabilitation, and (3) to identify the challenges and facilitators of delivering telerehabilitation. Methods This study used an online survey distributed to physiotherapists within a large Canadian health authority. Closed-ended questions were analyzed with descriptive statistics. Results Seventy-five physiotherapists responded and data were collected. Compared prior to the pandemic to time during the pandemic, the use of a phone for delivering physiotherapy increased from 24.0% to 73.3% of physiotherapists while videoconference increased from 5.3% to 77.3%. Overall, the physiotherapists found videoconference to be a more effective delivery method than phone. Less than half felt that they could use videoconference to effectively treat pain (49.3%), upper extremity function (40.0%) or strength/range of motion (48.0%). Only 29.3% felt that they could effectively treat walking balance or mobility by videoconference. Technical barriers were identified with client comfort with the equipment reported by 90.7% of physiotherapists and positioning of the webcam by 76.0% of physiotherapists. A large proportion of physiotherapists agreed that they would continue the practice of telerehabilitation via phone (54.7%) and videoconference (68.0%). Conclusion The pandemic resulted in a dramatic shift to telerehabilitation for a profession that typically provides hands-on assessments and treatments. While there was increased uptake of telerehabilitation, many physiotherapists questioned their effectiveness using telerehabilitation to undertake activities that traditionally involve manual treatments or hands-on guidance/supervision. However, physiotherapists were committed to continuing telerehabilitation to meet patients’ needs after the pandemic.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,354 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2024
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Résumé présentoui

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