Patients' treatment beliefs in low back pain
Notice bibliographique
Résumé
Choosing the most appropriate treatment for individual patients with low back pain (LBP) can be challenging, and clinical guidelines recommend taking into account patients' preferences. However, no tools exist to assess or compare patients' views about LBP treatments. We report the development and validation of the Low Back Pain Treatment Beliefs Questionnaire (LBP-TBQ) for use across different treatments in clinical practice and research. Using qualitative data, we developed a pool of items assessing perceived credibility, effectiveness, concerns about, and individual "fit" of specific treatments. These items were included in a survey completed by 429 primary care patients with LBP, of whom 115 completed it again 1 to 2 weeks later. We performed psychometric analyses using nonparametric item response theory and classical test theory. The 4 subscales of the resulting 16-item LBP-TBQ showed good homogeneity (H = 0.46-0.76), internal consistency (α = 0.73-0.94), and stability (r = 0.63-0.83), confirmed most convergent and discriminant validity hypotheses, and had acceptable structural validity for 4 guideline-recommended treatments: pain medication, exercise, manual therapy, and acupuncture. Participants with stronger positive treatment beliefs were more likely to rank that treatment as their first choice, indicating good criterion validity (t values = 3.11-9.80, all P < 0.01, except pain medication effectiveness beliefs, t(339) = 1.35; P = 0.18). A short 4-item version also displayed good homogeneity (H = 0.43-0.66), internal consistency (α = 0.70-0.86), and stability (r = 0.82-0.85) and was significantly related to treatment choice (t values = 4.33-9.25, all P < 0.01). The LBP-TBQ can be used to assess treatment beliefs in primary care patients with LBP and to investigate the effects of treatment beliefs on treatment uptake and adherence.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».