An interdisciplinary clinical practice model for the management of low-back pain in primary care: the CLIP project
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Low-back pain is responsible for significant disability and costs in industrialized countries. Only a minority of subjects suffering from low-back pain will develop persistent disability. However, this minority is responsible for the majority of costs and has the poorest health outcomes. The objective of the Clinic on Low-back pain in Interdisciplinary Practice (CLIP) project was to develop a primary care interdisciplinary practice model for the clinical management of low-back pain and the prevention of persistent disability. METHODS: Using previously published guidelines, systematic reviews and meta-analyses, a clinical management model for low-back pain was developed by the project team. A structured process facilitating discussions on this model among researchers, stakeholders and clinicians was created. The model was revised following these exchanges, without deviating from the evidence. RESULTS: A model consisting of nine elements on clinical management of low-back pain and prevention of persistent disability was developed. The model's two core elements for the prevention of persistent disability are the following: 1) the evaluation of the prognosis at the fourth week of disability, and of key modifiable barriers to return to usual activities if the prognosis is unfavourable; 2) the evaluation of the patient's perceived disability every four weeks, with the evaluation and management of barriers to return to usual activities if perceived disability has not sufficiently improved. CONCLUSION: A primary care interdisciplinary model aimed at improving quality and continuity of care for patients with low-back pain was developed. The effectiveness, efficiency and applicability of the CLIP model in preventing persistent disability in patients suffering from low-back pain should be assessed.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».