Development and implementation of a knowledge translation strategy for early evidence-based rehabilitation for children with cerebral palsy
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cerebral palsy (CP) is the most common childhood physical disability, imposing substantial costs on individuals and society.Early interventions that promote brain optimization and reorganization are vital for children with CP.Integrating early evidence-based practice (EBP) remains challenging but enhances functional outcomes.Methods: Following a scoping review methodology, databases were searched to identify studies examining the impact of knowledge translation (KT) strategies for pediatric CP interventions.Extraction included study characteristics, methodology, KT strategies, barriers, and facilitators.Numerical and inductive content analysis identified themes among KT strategies.A final stakeholder consultation to discuss the results was conducted.Results: This review included seventeen articles.Common outcomes included participant change in EBP knowledge and behaviour.Common barriers included a need for more resources, protected time, and funding.Most studies followed a multifaceted KT approach.Various KT strategies were used, primarily mentoring, workshops, case studies, and online tools.Interpretation: Results underscored the need for tailored KT strategies for implementing EBP for children with CP.Additionally, user-friendly KT tools and involving mentors to facilitate the intervention can haste EBP uptake.Successful adoption depends on challenges in healthcare settings.This study provides insights into current KT strategies for advancing best practices for children with CP. h IMPLICATIONS FOR REHABILITATION• Employing multifaceted knowledge translation strategies in a pediatric rehabilitation setting can support the adoption of evidence-based practices for children with cerebral palsy.• It is important to identify and address common barriers hindering the use of evidence-based practices in cerebral palsy rehabilitation in a specific context to tailor a knowledge translation strategy.• Having qualified rehabilitation professionals act as evidence-based practice leaders in a healthcare setting is crucial for promoting evidence-based practices among other professionals.
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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 | 0,078 | 0,130 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».