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Enregistrement W7019112810

Exploring Balance Assessment Practices and Utilization of Academy of Geriatric Physical Therapy Clinical Guidance Statement in Fall Management by U.S.-Practicing Physical Therapists: A Mixed-Methods Approach

2023· article· en· W7019112810 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSeton Hall University eRepository (Seton Hall University) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBalance (ability)Fall preventionHealth careFalls in older adultsMEDLINEPublic healthRehabilitationClinical PracticeBalance testOccupational safety and health
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Falls and balance impairments in older adults are major public health concerns. Physical therapists (PTs) play a major role in preventing and managing falls in the U.S. healthcare system. PTs are doctoral healthcare professionals who evaluate and treat balance impairments that impact prevalence of falls. As autonomous practitioners, PTs should incorporate evidence-based tools in balance assessment and management of falls. The American Physical Therapy Association (APTA) recommends PTs utilize evidence-based tools such as the (a) Academy of Geriatric Physical Therapy (AGPT) Clinical Guidance Statement (CGS) in Community-Dwelling Older Adults (CDOA and (b) the APTA balance tests and measures in balance assessment and falls management. Purpose: This mixed-methods study explored the balance assessment of U.S.-Practicing PTs. Specifically, the study addressed the utilization of (a) the APTA balance tests and measures, (b) the AGPT CGS for the CDOA in management of falls, and (c) the barriers associated with balance assessment practices. Methods: The study employed an embedded mixed-methods design in which a partial qualitative strand was embedded in a primarily quantitative design. Three hundred and four U.S.-Practicing PTs completed both Part A and Part B of the Assessment of Balance Practices and Associated Barriers (ABPAB) survey. Part A contained the Saskatchewan Physiotherapists’ Balance Assessment Practices Survey (SPBAPS), developed by Oates et al. (2017). Part B contained PI-developed open-ended questions associated with barriers in balance assessment practices. Results: Of the 304 study participants, 201 responses were obtained, meeting the 80% completion rate requirement, and were included for data analysis. Overall, study participants regularly assessed only three out of the nine components of balance with 84.5% assessing motor system, 80.3% assessing dynamic stability, and 82.1% assessing static stability. However, fewer than 50% assessed only five out of the nine components of balance. While the 32 balance tests and measures listed on the APTA website and the 23 Canadian balance tests and measures were included for analysis in this survey, movement observation was the primary reported measure to assess balance (70.5%), followed by the Timed Up & Go (64.3%), the Five Times Sit to Stand (63.4%), the Single Leg Stance (52.1%), the Functional Gait Assessment (44.1%), and the Tandem Standing/Walking (44.1%). The top three barriers that impacted PTs’ clinical decision-making in balance assessment practices were lack of time (reported by 78.4%), lack of knowledge (62%), and balance tests identified as not appropriate for populations (34.3%). Conclusions: Movement observation, which relies on visual observation skills, was the preferred measurement, followed by time-based measures of two functional tasks. U.S.-Practicing PTs in this study are not effectively utilizing a multisystem approach to guide their balance assessment practices. Our quantitative and qualitative findings both show that some barriers in balance assessment practices are non-modifiable, such as patient status and lack of time; however, there are modifiable barriers that we should address occurring at the PT level, the organizational level, and/or at the professional level. It is imperative to promote diverse knowledge translation opportunities for PTs’ multisystem approach to fall management and balance assessment.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,048
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,150

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,048
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,177
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,272 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2023
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