Physiotherapists’ Knowledge, Attitudes, and Intolerance of Uncertainty Influence Decision Making in Low Back Pain
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Low back pain (LBP) remains a common health problem that is characterized by ambiguity and can progress to chronic disability. In recent years researchers have started to focus on understanding whether and how the attitudes and beliefs of the health care providers influence the management and the outcome of LBP. OBJECTIVES: The purpose of this study was to characterize Quebec physiotherapists' (PTs') knowledge, attitudes, and beliefs about LBP and their intolerance of uncertainty (IU) to determine whether and how these characteristics predict judgments of assessment and treatment recommendations. METHODS: A total of 108 PTs from Quebec, Canada completed the Pain Attitudes and Beliefs Scale for Physiotherapists, the Fear of Pain Questionnaire, and the Intolerance of Uncertainty Scale. Participants also read 2 vignettes that described patients with LBP and reported their assessment and treatment recommendations. RESULTS: Only 13 PTs (12%) were able to identify clinical practice guidelines for LBP. In addition, PTs did not generally agree with recommendations to return to work or activity. A biomedical orientation was a significant predictor of clinical judgments of spinal pathology and was associated with an increased sense of IU. In contrast, a behavioral approach better predicted treatment recommendations for return-to-work or activity. Finally, the association between IU and treatment decisions was mediated by treatment orientation. DISCUSSION: Health care practitioners play a significant role in the management of LBP. Research on the process of knowledge translation, clinical decision making, and dealing with uncertainty to avoid aggravating LBP disability is clearly warranted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».