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Enregistrement W7162020847 · doi:10.82308/54546

Evaluating and co-designing telehealth in rehabilitation care: Telehealth in an early-supported discharge rehabilitation program for patients with stroke

2025· dissertation· en· W7162020847 sur OpenAlexaboutno aff
Maxana Weiss

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRehabilitationTelehealthStroke (engine)Poison controlOccupational training

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les maladies neurologiques acquises (par exemple, les accidents vasculaires cérébraux (AVC) ou les lésions cérébrales traumatiques) ont des coûts personnels et économiques élevés. Ceux-ci ont un impact bien au-delà du patient, notamment sur la famille et les proches aidants, la communauté, le système de soins de santé et la société. Un rapport de Statistique Canada publié en 2022 indique que les accidents vasculaires cérébraux sont la principale cause d'invalidité chez les adultes. En effet, de plus en plus de personnes survivent à un accident vasculaire cérébral. Aujourd’hui, plus de 875 000 Canadiens vivent avec un accident vasculaire cérébral, et plus de la moitié d'entre eux ont besoin de l'aide d'un proche aidant pour accomplir des activités de la vie quotidienne (manger, se laver, marcher, se déplacer, etc.). Les lignes directrices cliniques indiquent qu'une fois le patient stable, une intervention de réadaptation précoce d'une intensité suffisante (3 heures par jour) est nécessaire pour optimiser les résultats cliniques. Ceci correspond à la période critique de récupération neurologique après un accident vasculaire cérébral. Au début de la récupération, lors de la fenêtre critique de 2 à 3 mois après l'AVC, on observe des changements neuroplastiques importants au niveau de la connexion et de l'organisation des réseaux neuronaux. Cette neuroplasticité est spontanée et peut aussi être renforcée par une intervention de réadaptation intensive afin d’améliorer la récupération motrice. Les programmes de réadaptation, y compris les programmes de sortie précoce assistée (ESD), ont été conçus pour être mis en œuvre pendant cette période critique avec un niveau d'intensité élevé. Ils encouragent les changements neuroplastiques et permettent des résultats cliniques optimaux. Les programmes ESD minimisent les facteurs de risque secondaires associés à un séjour prolongé à l'hôpital et fournissent des soins à domicile interdisciplinaires dispensés par une équipe composée de multiples spécialités cliniques. Comme les soins sont prodigués à domicile, dans l'environnement du patient, ils s'appliquent aux activités de la vie quotidienne. Les programmes de réadaptation clinique existants, y compris les programmes d'ESD, peuvent bénéficier de la mise en œuvre de solutions de santé numérique polyvalentes (la télésanté, les applications mobiles, les plateformes multifonctionnelles, etc.) pour soutenir la coordination et la prestation de soins interdisciplinaires tout en suivant les lignes directrices des meilleures pratiques. Il existe peu d'informations sur le processus de mise en œuvre des technologies numériques de santé dans les programmes de soins intensifs de réadaptation. Ce travail de thèse est composé de deux études dont les objectifs globaux sont de « décrire les facteurs contextuels ayant un impact sur la mise en œuvre d'un logiciel technologique créé pour une utilisation généralisée (c'est-à-dire Zoom, Microsoft Teams) dans un programme interdisciplinaire existant de soins de réadaptation post-AVC, et de collaborer directement avec les cliniciens et les gestionnaires du programme pour co-concevoir une interface prospective pour un système d'information clinique ». L'objectif du premier manuscrit était d'évaluer, sur une période d'un an, l'état de préparation et l'expérience des gestionnaires et des cliniciens en matière de téléconférence dans le cadre d'un programme de sortie précoce pour les patients ayant subi un accident vasculaire cérébral. L'étude a utilisé des méthodes variées pour synthétiser les données quantitatives et qualitatives recueillies. [1] Des questionnaires ont mesuré l'état de préparation des cliniciens et du système à la mise en œuvre de la technologie, surveillé les facteurs liés à la normalisation d'une nouvelle pratique d'utilisation de la technologie pour les cliniciens et l'épuisement professionnel des cliniciens ; [2] des enquêtes spécifiques sur le rôle des cliniciens ont exploré les obstacles et les facilitateurs de l'utilisation de la technologie de télésanté et les adaptations de la pratique clinique pour utiliser la technologie de télésanté, ainsi que l'organisation et l'opérationnalisation du programme par les gestionnaires ; [3] des groupes de discussion composés d'un gestionnaire et d'un clinicien ont été organisés à l'aide d'entrevues semi-structurées. Les questionnaires et les enquêtes ont été recueillis périodiquement pendant un an.Le premier manuscrit traite des expériences des cliniciens et des gestionnaires du programme ESD qui utilisent une technologie de télésanté récemment mise en œuvre sur une période d'un an et découvre certaines limites à l'utilisation de la technologie de télésanté dans le programme. Le deuxième manuscrit est également une étude de cas à méthodes mixtes qui visait à concevoir une interface de système d'information clinique avec les cliniciens du programme ESD dès le début du processus de développement de la technologie. L'inclusion des utilisateurs finaux de la technologie dans le processus de développement est un facteur intégral contribuant à la probabilité d'adoption et de mise en œuvre de la technologie dans le cadre et le maintien de l'utilisation au fil du temps.Ensemble, ces études contribueront au corpus de preuves scientifiques concernant les expériences des cliniciens et des gestionnaires en matière d'utilisation de la technologie dans les soins cliniques, les limites rencontrées dans l'utilisation d'un logiciel technologique générique appliqué dans un cadre de soins cliniques, et la co-conception d'une technologie spécifique au programme par les cliniciens et les gestionnaires du programme.Bien que ces études soient menées dans le cadre d'un programme d'ESD pour les patients ayant subi un accident vasculaire cérébral, les résultats peuvent éclairer l'utilisation de la technologie dans d'autres programmes de neuro-réadaptation et d'ESD pour d'autres maladies neurologiques. La participation des cliniciens et des gestionnaires du programme ESD à la session de co-conception fait partie d'un processus de développement itératif d'un système d'information clinique pour ce programme et, plus largement, pour d'autres technologies en cours de développement qui visent à fournir un système d'information clinique pouvant être connecté à des programmes locaux et régionaux

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,359 · 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
Publié2025
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