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Enregistrement W2555240067 · doi:10.2196/resprot.5914

Advancing Interprofessional Primary Health Care Services in Rural Settings for People with Chronic Low Back Disorders: Protocol of a Community-Based Randomized Controlled Trial

2016· article· en· W2555240067 sur OpenAlexaffvenueabout
Brenna Bath, Stacey Lovo, Stephan Milosavljevic, Nazmi Sari, Biaka Imeah, Megan E. O’Connell

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialQuality of life (healthcare)GerontologyHealth carePhysical therapyFamily medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Chronic low back disorders (CLBDs) are a substantial burden on individuals and societies, and impact up to 20% of Canadians. Rural and remote residents are approximately 30% more likely to have CLBDs. Reduced access to appropriate team-based health services, including physical therapy, is a key factor that may magnify the impact of CLBD on pain, physical function, overall quality of life, health-related system costs, and individual costs. OBJECTIVE: The purpose of this project is to evaluate the validity, comparative effectiveness, costs, barriers, and facilitators of an interprofessional management approach for people with CLBDs, delivered via telehealth. METHODS: This project will examine 3 different health care delivery options: (1) in-person nurse practitioner (NP); (2) in-person physical therapist (PT); and (3) a team approach utilizing an NP (in-person) and a PT joining via telehealth. Validity of the telehealth team care model will be explored by comparing the diagnostic categorization and management recommendations arising from participants with CLBD who undergo a team telehealth, in-person NP, and in-person PT assessment. Comparative effectiveness and costs will be examined using a community-based randomized controlled trial in a rural Saskatchewan community with limited PT services. The 3 arms of the trial are: (1) usual care delivered by a local rural NP; (2) a local NP and an urban-based PT joining via telehealth; and (3) face-to-face services by a PT traveling to the community. Patient-reported outcomes of pain, physical function, quality of life, satisfaction, and CLBD care-related costs will be evaluated up to 6 months after the intervention. Patient and provider experiences with the team telehealth approach will be explored through qualitative interviews. RESULTS: The study was funded in July 2013 and the University of Saskatchewan Biomedical Research Ethics Board approved the study in November 2013. Participant recruitment began in September 2014 and data collection was completed in December 2015. Analysis is in progress and results are anticipated in 2017. CONCLUSIONS: CLBD is a widespread public health problem, particularly in rural and remote areas, which requires new innovative approaches to deliver appropriate health care. The results of this project will inform the development of evidence-informed approaches and community-based implementation strategies to improve access to PT services in primary health care settings in other rural and remote underserved areas. Findings might also provide a framework for cost-effective and patient-centered models of service delivery for the management of other chronic conditions. CLINICALTRIAL: ClinicalTrials.gov NCT02225535; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02225535 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6lqLTCNF7).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,066
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,351

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0660,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0080,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,010
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0050,006
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0100,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0550,009

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,442 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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