Quality of Nonpharmacological Care in the Community for People with Knee and Hip Osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the quality of nonpharmacological care received by people with knee and/or hip osteoarthritis (OA) in the community and to assess the associated factors. METHODS: We conducted a postal survey to evaluate 4 OA quality-of-care indicators for knee/hip OA: (1) advice to exercise; (2) advice to lose weight; (3) assessment for ambulatory function; and (4) assessment for nonambulatory function, including dressing, grooming, and arising from a seated position. Eligible participants were identified from the administrative database of British Columbia between 1992 and 2006. RESULTS: In total, 1349 participants reported knee and/or hip OA [knee only = 700 (51.9%); hip only = 261 (19.3%); knee and hip = 388 (28.8%)]. Their mean age was 67.1 years (SD 11.1); 816 (60.5%) were women, and 921 (68.3%) were diagnosed with OA for 6 years or longer. The overall pass rate of the 4 quality indicators was 22.4% (95% CI 20.5, 24.3). The pass rate for the individual quality indicator ranged from 6.9% for assessment of nonambulatory function to 29.2% for receiving assessment of ambulatory function. Receiving exercise advice was associated with having a university degree (vs high school diploma; OR 3.10, 95% CI 2.00, 4.80). Receiving weight-loss advice was associated with being female (OR 2.64, 95% CI 1.71, 4.08), being aged 55-64 years (compared to being aged 75 and over; OR 1.96, 95% CI 1.02, 3.76), and having higher Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index scores (for every 10-point increment; OR 1.14, 95% CI 1.02, 1.26). On the other hand, having less than a high school education reduced the odds of weight-loss advice (OR 0.52, 95% CI 0.30, 0.88). CONCLUSION: The quality of nonpharmacological care for people with knee/hip OA in the community is suboptimal. Advice on exercise and weight management may not be provided equally across sex, age, disability, and formal education levels.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».