Implementation of musculoskeletal Models of Care in primary care settings: Theory, practice, evaluation and outcomes for musculoskeletal health in high-income economies
Notice bibliographique
Résumé
Musculoskeletal conditions represent one of the largest causes of years lived with disability in high-income economies. These conditions are predominantly managed in primary care settings, and yet, there is a paucity of evidence on which approaches work well in increasing the uptake of best practice and in closing the evidence-to-practice gap. Increasingly, musculoskeletal models of service delivery (as components of models of care) such as integrated care, stratified care and therapist-led care have been tested in primary health care pathways for joint pain in older adults, for low back pain and for arthritis. In this chapter, we discuss why implementation of these models is important for primary care and how models are implemented using three case examples: we review implementation theory, principles and outcomes; we consider the role of health economic evaluation; and we propose key evidence gaps in this field. We propose the following research priorities for this area: investigating the generalisability of models of care across, for example, urban and rural settings, and for different musculoskeletal conditions; increasing support for self-management; understanding the importance of context in choosing a model of care; detailing how implementation has been undertaken; and evaluation of implementation and its impact.
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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 | 0,147 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».