The Development and Testing of a Checklist to Study Behaviour Change Techniques used in a Treatment Programme for Canadian Armed Forces Members with Chronic Non-specific Low Back Pain
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: There are reports of increased use of a variety of behaviour change techniques (BCT) by physiotherapists and findings of beneficial effects of use. However, there is a lack of physiotherapy-specific definitions of these techniques, as well as a sense of how physiotherapists use them in practice. Through this study, the authors created and field tested a preliminary nomenclature and description for BCT in patients with chronic non-specific low back pain (CNSLBP). METHODS: Items for the Physiotherapy Behaviour Change Technique (PT-BCT) checklist were derived from a nomenclature created for use in psychology and also from publications of studies using cognitive behaviour therapy-based approaches in physiotherapy. Content validity was tested via survey of clinical and research experts. Videotapes of a 6-week patient self-management rehabilitation programme were used for training, reliability testing, and field testing of the PT-BCT checklist. RESULTS: Checklist items were endorsed by the majority of experts surveyed; intra- and inter-rater reliability were moderate to high. In the field study, a broad range of BCT types (behavioural, cognitive, and motivational) were observed in both classroom and gym settings. CONCLUSIONS: The BCT nomenclature arising from this study and the PT-BCT checklist will be useful to further explore behaviour change in physiotherapy practice. The observation in this study that BCT were integrated into physiotherapists' practice illustrates how physiotherapists can play a role in changing behaviour, specifically in the presence of CNSLBP.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».