Patient‐reported outcome measures in advanced musculoskeletal physiotherapy practice: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Advanced practice physiotherapists (APPs), also known as extended scope physiotherapists, provide a new model of service delivery for musculoskeletal (MSK) disorders. Research to date has largely focused on health service efficiencies, with less emphasis on patient outcomes. The present systematic review aimed to identify the patient-reported outcome measures (PROMs) being utilized by APPs. METHOD: A wide search strategy was employed, including the PubMed, Embase, CINAHL, CENTRAL and PEDro databases, to identify studies relating to PROMs utilized by APPs in MSK healthcare settings. PROMs identified were classified into predetermined outcome domains, with additional contextual data extracted. RESULTS: Of the initial 12,302 studies, 38 met the inclusion criteria. These involved APPs across different settings, utilizing 72 different PROMs and most commonly capturing: Patient Satisfaction, Quality of Life (QoL), Functional Status, and Pain; and, less frequently: Global Status (i.e. overall improvement), Psychological Well-Being, Work ability, and Healthcare Consumption and Costs. The quality of the PROMs varied greatly, with Satisfaction most commonly measured utilizing non-standardized locally-devised tools; the EuroQol five-dimensions questionnaire (EuroQoL-5D) and 36-Item Short-Form (SF-36) cited most frequently to capture QoL; and the Visual Analogue Scale (VAS) to capture Pain. No key measure was identified to capture Functional Status, with 15 different tools utilized. CONCLUSION: APPs utilized a multiplicity of PROMs across a range of MSK disorders. The present review will act as an important resource, informing the selection of outcomes for MSK disorders, with a view to greater standardization of outcome measurement in MSK clinical practice, service evaluation and research.
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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 | 0,019 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».