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Enregistrement W2034585606 · doi:10.3138/ptc.2012-56bc

Working with People to Make Changes: A Behavioural Change Approach Used in Chronic Low Back Pain Rehabilitation

2013· article· en· W2034585606 sur OpenAlexaffvenue
Katherine Harman, Marsha MacRae, Michael Vallis, Raewyn Bassett

Notice bibliographique

RevuePhysiotherapy Canada · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRehabilitationTranstheoretical modelMotivational interviewingBehaviour changePsychologyQualitative researchApplied psychologyMedicinePhysical therapyNursingMedical educationPsychotherapistBehavior changeSocial psychologyPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To describe the approach used by a physiotherapist who led a rehabilitation programme for injured members of the military with chronic low back pain designed to enhance self-efficacy and self-management skills. METHOD: This in-depth qualitative study used audio- and video-recorded data from interviews and field observations. Using an inductive analysis process, discussion of emerging themes led to a description of the physiotherapist's approach. RESULTS: The approach has three elements: developing a trusting relationship through building rapport, establishing a need in patients' minds to be actively engaged in their rehabilitation, and finding workable rehabilitation solutions that are most likely to be adopted by individual patients. This approach fits into current theories about health behaviour change (e.g., Transtheoretical Model of Change, Motivational Interviewing, Motivational Model of Patient Self-Management and Patient Self-Management) and elements of the therapeutic alliance. Using the therapeutic alliance (rapport) and behaviour change techniques, the physiotherapist focused on the perceived importance of a behaviour change (need) and then shifted to the patient's self-efficacy in the solutions phase. CONCLUSIONS: If we recognize that rehabilitation requires patients to adopt new behaviours, becoming aware of psychological techniques that enhance behaviour change could improve treatment outcomes.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0080,020
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeObservationnel
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

Citations46
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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