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Enregistrement W7055422908

Clinician perspectives on integrating motor learning theory and principles into rehabilitation

2022· dissertation· en· W7055422908 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueQSpace (Queen's University Library) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRehabilitationQualitative researchExploratory researchMotor learningSample (material)MEDLINEGrounded theoryData collection
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,055
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,082
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,292

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0550,082
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0130,017
Communication savante0,0140,008
Science ouverte0,0030,014
Intégrité de la recherche0,0090,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,229 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
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