Clinician perspectives on integrating motor learning theory and principles into rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Following a neurological injury, motor learning (ML) and the accompanying theories and principles provide clinicians with the structure and guidelines required to maximize functional recovery. Unfortunately, evidence has shown that ML is not being used to its full benefit within rehabilitation. Therefore, an assessment of how clinicians are implementing ML within clinical practice, and an exploration of the barriers and facilitators they face, should be conducted. The objectives of this study were to 1) describe how confident clinicians are integrating ML into clinical practice, 2) describe how ML is integrated into clinical practice, and the clinician perceived barriers and facilitators, and 3) start to determine what clinicians believe would be beneficial moving forward to begin overcoming these barriers. METHODS A sequential exploratory mixed methods approach was utilized. Two surveys comprised the quantitative section; one was distributed to a convenience sample of clinicians attending a motor learning workshop (n = 28) and the second was primarily distributed via the Ontario and Canadian Physiotherapy Associations (n = 60). The content of the first survey and the Theoretical Domains Framework were used to inform question development for qualitative interviews (n = 7). RESULTS Quantitative: Surveys highlighted barriers and facilitators to integrating ML into clinical practice, such as time, knowledge and understanding, and patient presentations, identified by previously published literature. The second survey highlighted social support as a facilitator. Based on the scales used in the surveys, clinicians have a mid-range confidence level integrating ML within rehabilitation. Qualitative: While the interviews also highlighted the barriers and facilitators identified by the surveys, they emphasized the nuances of these barriers. How ML is approached within the literature, the realities of clinical practice, and the limited guidance clinicians receive with ML exacerbates the impact of the barriers on their clinical practice. CONCLUSIONS The resulting confidence levels and assessments of how ML theories and principles are integrated into clinical practice shows that there are still gaps in the translation of ML-related knowledge into rehabilitation. A future integrated knowledge translation opportunity should be investigated as a potential method of reducing the impact of these barriers on clinical practice.
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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 | 0,055 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,017 |
| Communication savante | 0,014 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; 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 ».