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Record W4416588714 · doi:10.1055/s-0045-1811341

Anwendung des De Morton Mobility Index (DEMMI) durch Physiotherapeut*innen in der Neurorehabilitation: Protokoll einer multizentrischen Implementierungsstudie

2025· article· W4416588714 on OpenAlexaff
Maria Stadel, Marco V. Marino, M Neidig, Andrea Greisberger, Christiane Barthel, Martin Jakobs, Nancy M. Salbach, Gudrun Diermayr

Bibliographic record

Venuephysioscience · 2025
Typearticle
Language
FieldHealth Professions
TopicMedical Practices and Rehabilitation
Canadian institutionsToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoUniversity Health Network
Fundersnot available
KeywordsIndex (typography)Term (time)

Abstract

fetched live from OpenAlex

Einleitung Der Einsatz standardisierter Assessments in der neurologischen Rehabilitation durch Physiotherapeut*innen ist in Deutschland trotz Leitlinienempfehlungen bislang begrenzt. Zur Förderung ihres Einsatzes sind gezielte Implementierungsstrategien erforderlich, deren Wirkmechanismen im deutschen Kontext jedoch wenig bekannt sind. Ziel ist die Darstellung des Protokolls einer multizentrischen Implementierungsstudie, die die Wirksamkeit einer theoriegeleiteten Intervention zur Förderung der Anwendung des De Morton Mobility Index (DEMMI) durch Physiotherapeut*innen in 11 neurologische Abteilungen eines Klinikverbundes untersucht. Material und Methodik Diese mehrstufige, einarmige Studie mit einem multi-methodischen Ansatz basiert auf dem Knowledge-to-Action-Zyklus als Prozessmodell und folgt der STaRI-Checkliste; die Beschreibung der eingesetzten Intervention orientiert sich an der Taxonomie von Powell et al. Teilnehmende sind Therapeut*innen der 11 Einrichtungen, die neurologische Patient*innen im Bereich Balance und Mobilität phasenübergreifend behandeln. Die partizipativ entwickelte, theoriegeleitete Implementierungsintervention (Dauer: 6 Monate) umfasst folgende Strategien: Planung, Edukation, Restrukturierung und Qualitätsmanagement. Konkrete Maßnahmen beinhalten Einführungsworkshops, ein Informations-Toolkit (Manuale, Pocket-Guides, Videos), regelmäßige Audit-&-Feedback-Schleifen, Peer-Austauschformate sowie standortspezifische Anpassungen. Die Evaluation erfolgt als Prä-Post-Design mit quantitativer und qualitativer Ergebnis- sowie Prozessevaluation. Primärer Endpunkt ist die selbstberichtete Anwendung des DEMMI durch Therapeut*innen. Sekundäre Endpunkte sind dokumentierte DEMMI-Anwendungen (Aktenanalyse), sowie selbstberichtetes Wissen, Einstellung und Vertrauen der Therapeut*innen. Erhebungen erfolgen zu Beginn, nach der Intervention und nach 12 Monaten. Die Prozessevaluation erfasst wahrgenommene Barrieren, Zufriedenheit mit den Maßnahmen und Implementierungstreue. Ergebnisse Im geplanten Vortrag werden die partizipativ entwickelte Intervention, das Studiendesign inklusive Evaluationskonzept sowie erste Ergebnisse vorgestellt. Außerdem werden bisherige Herausforderungen im Projektverlauf genannt. Zusammenfassung Die Ergebnisse sollen zeigen, wie theoriegeleitete Implementierungsprozesse die Integration evidenz-basierter Methoden in die Routineversorgung über verschiedene Rehabilitationsphasen hinweg unterstützen können. Publication History Article published online: 24 November 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)0.018
metaresearch head score (Gemma)0.021
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: none
GenreCandidate signal: Protocol · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.018
Threshold uncertainty score0.096

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0180.021
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0030.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

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 head0.061
GPT teacher head0.478
Teacher spread0.417 · 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
GenreProtocol

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
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