2nd place, PREMUS best paper competition: implementing return-to-work interventions for workers with low-back pain – a conceptual framework to identify barriers and facilitators
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Workplace-based return-to-work (RTW) interventions (programs) for workers with low-back pain are more effective than usual healthcare. Nevertheless, the implementation of such interventions usually encounters many barriers within healthcare systems, workplaces, and insurance systems. The aims of this study were to first construct a conceptual framework to identify barriers and facilitators before implementing RTW interventions and second validate this conceptual framework empirically. METHODS: We conducted a literature review to identify barriers and facilitators described in three domains: (i) diffusion of innovations; (ii) implementation of healthcare programs; and (iii) implementation of low-back pain clinical guidelines. A selection process was used to identify core dimensions. To validate this framework, we conducted a multiple case study with embedded levels of analysis in two regions of France. Data were collected through semi-structured interviews and focus groups with key participants. RESULTS: An initial framework was constructed with eight dimensions to be studied before implementation. This framework was eclectic, with different theoretical backgrounds. After the validation phase, some dimensions were modified, resulting in a revised conceptual framework that was theoretically and empirically grounded. CONCLUSIONS: This conceptual framework is an important contribution to the field of implementation science. It can be used in various settings to identify barriers and facilitators prior to implementing RTW interventions. In line with recommendations on knowledge transfer, this will enable evidence-based implementation strategies to be drawn up, improving intervention uptake and thus facilitating occupational disability prevention in low-back pain.
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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 | 0,010 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,065 | 0,011 |
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 ».