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Record W4410554296 · doi:10.1055/s-0045-1808192

Barrieren und Förderfaktoren in der Anwendung von Assessments zur Beurteilung von Balance und Mobilität bei Personen mit neurologischen Beeinträchtigungen: eine Umfrage in elf neurologischen Einrichtungen einer Klinikgruppe

2025· article· de· W4410554296 on OpenAlexaff
J Klassen, Maria Stadel, Marco V. Marino, Andrea Greisberger, Christiane Barthel, Nancy M. Salbach, Martin Jakobs, Gudrun Diermayr

Bibliographic record

Venuephysioscience · 2025
Typearticle
Languagede
FieldMedicine
TopicCerebral Palsy and Movement Disorders
Canadian institutionsToronto Rehabilitation InstituteUniversity Health Network
Fundersnot available
KeywordsPsychology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Einleitung Internationale Implementierungsprojekte zeigen, dass wissenschaftliche Innovationen effektiv und nachhaltig in die Praxis transferiert werden, wenn Maßnahmen sorgfältig in Anlehnung an Theorien der Verhaltensänderung geplant und durchgeführt werden [ 1 ] [ 2 ]. Rahmenwerke der Implementierungswissenschaften betonen auch die Notwendigkeit, Barrieren und Förderfaktoren zu evaluieren, um geeignete Interventionen für den Implementierungsprozess auszuwählen [ 3 ] [ 4 ]. Das Ziel der Studie war es, die aktuelle Praxis sowie Barrieren und Förderfaktoren in Bezug auf die Anwendung von Assessments für Balance und Mobilität in der Routineversorgung von neurologischen Einrichtungen einer Klinikgruppe zu erheben. Material und Methodik Eine Umfrage wurde als Querschnittstudie durchgeführt. Die CHERRIES Checkliste kommt in der Entwicklung und Berichterstattung zur Anwendung [ 5 ]. Aus elf neurologischen Einrichtungen der SRH-Klinikgruppe wurden Therapeut*innen eingeschlossen, die Personen mit neurologischen Beeinträchtigungen im Bereich Balance und Mobilität untersuchen und behandeln. Der Fragebogen wurde theoriebasiert anhand des Theoretical Domains Frameworks entwickelt [ 4 ]. Im Rahmen einer Pilottestung mit Einzelinterviews wurden anhand des Feinstein´s Sensibility Frameworks Augenscheinvalidität, Inhaltsvalidität und Benutzer*innenfreundlichkeit überprüft [ 6 ]. Die Umfrage konnte sowohl online (via SoSci Survey) als auch handschriftlich vom 28.05. – 25.06.2024 ausgefüllt werden. Die Daten werden im August und September deskriptiv ausgewertet. Ergebnisse Insgesamt nahmen 97 Therapeut*innen aus allen elf Einrichtungen teil. Folgende Ergebnisse werden auf dem Poster dargestellt: 1) Charakteristika der Stichprobe, 2) derzeitige Anwendung und 3) wahrgenommene Barrieren und Förderfaktoren in der Anwendung von Assessments im Bereich Balance und Mobilität bei neurologischen Beeinträchtigungen, 4) Wünsche bezogen auf die Einführung der Assessments in die Routineversorgung. Zusammenfassung Durch die strukturierte Analyse von Verhaltensdeterminanten zur Assessmentnutzung werden wichtige Erkenntnisse gewonnen, um den Implementierungsprozess der Assessments für Balance und Mobilität in die Routineversorgung der elf Einrichtungen zu gestalten. Zudem wird durch den Einbezug aller in der Neurologie arbeitenden Therapeut*innen eine höhere Akzeptanz in der Umsetzung der weiteren Projektphasen und eine nachhaltige Anwendung der Assessments erwartet. Publication History Article published online: 21 May 2025 © 2025. Thieme. All rights reserved. Georg Thieme Verlag KG Oswald-Hesse-Straße 50, 70469 Stuttgart, Germany

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.068
metaresearch head score (Gemma)0.210
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.068
Threshold uncertainty score0.357

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0680.210
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0050.005
Open science0.0010.005
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.018
GPT teacher head0.331
Teacher spread0.313 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2025
Admission routes1
Has abstractno

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