Quality-Based Procedures for Knee Replacement, Hip Replacement, and Hip Fracture: Physiotherapists' Perceptions of Adherence, Barriers, and Facilitators
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This mixed-methods study examined the perceived barriers to and facilitators of implementing best-practice guidelines (BPGs) and adhering to provincial Quality-Based Procedures (QBPs) by Ontario physiotherapists working with patients after total knee replacement (TKR), total hip replacement (THR), and hip fracture (HF). Method: Using snowball sampling, 93 hospital and home care physiotherapists working with patients after TKR, THR, or HF completed a Web-based survey. A subset of these participated in follow-up semi-structured telephone interviews. Results: The perception of QBP adherence varied, with self-reported adherence rates across identified practice standards for TKR, THR, and HF reported as 62%, 69%, and 60%, respectively. Physiotherapists generally believed that BPGs improved outcomes; however, they identified clinical experience as their primary guide to practice. Only 66% perceived that their institutions met provincial standards. Barriers to BPG implementation and QBP adherence included insufficient time, lack of access to QBPs, and limited awareness of current BPGs. Qualitative themes included awareness and knowledge, flexibility and funding, communication, and availability of and equitable access to outpatient and community-based physiotherapy services. Conclusions: Physiotherapists reported that they primarily used clinical experience to inform care after TKR, THR, and HF, but they were also supportive of BPGs and QBPs. The results suggest that increased access to and education about QBPs, as well as supportive resources, could increase their integration into clinical practice.
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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 | 0,007 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».