UPPER EXTREMITY MANAGEMENT POST-STROKE u2013 MOVING EVIDENCE-BASED PRACTICE INTO ACTION
Notice bibliographique
Résumé
UPPER EXTREMITY MANAGEMENT POST-STROKE u2013 MOVING EVIDENCE-BASED PRACTICE INTO ACTIONMariu00e8ve Legrand, BSc. (OT); Melissa Austin, MSc. (OT)The Canadian Stroke Best Practice Recommendations (CSBPR) provide guidelines for stroke prevention and management, while promoting optimal recovery for stroke survivors. While this information is readily available, the real-life challenge is the dissemination and implementation of these guidelines. Frontline clinicians rarely have time to review such recommendations when they have full and busy caseloads. Efficient Knowledge Translation (KT) is therefore vital to reduce practice variations while striving to provide the best care.In July 2016, a working group at North Vancouver's Lions Gate Hospital (LGH) developed templates based on 5 upper extremity management techniques.The templates were intended to provide frontline therapists with practical information, including evidence, use, contraindications, equipment, protocols, progression and outcome measures. Although these templates were immediately distributed, it remained unclear whether their availability had had any impact on practice.A KT project was therefore implemented to promote the use of these templates over a specific 6 month period, under guidance and supervision of resource therapists, practice leads and the stroke clinician at LGH. Occupational therapists and physiotherapists working with stroke patients were educated on the templates and overall best-practice guidelines, and asked to record their intervention strategies with stroke patients who had upper extremity impairment.The goal of this KT project was to raise therapist awareness regarding the CSBPR, by facilitating implementation and use of specific treatment techniques for upper extremity management. It was found to be an efficient way to promote learning and increase therapist confidence in integrating best practice guidelines into a clinical setting.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,022 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,005 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».