GLA:D® Back group-based patient education integrated with exercises to support self-management of back pain - development, theories and scientific evidence -
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical guidelines recommend that people with back pain be given information and education about their back pain, advice to remain active and at work, and exercises to improve mobility and physical activity. Guidelines, however, rarely describe how this is best delivered. The aim of this paper is to present the development, theories, and underlying evidence for 'GLA:D Back' - a group education and exercise program that translates guideline recommendations into a clinician-delivered program for the promotion of self-management in people with persistent/recurrent back pain. METHODS: GLA:D Back, which included a rationale and objectives for the program, theory and evidence for the interventions, and program materials, was developed using an iterative process. The content of patient education and exercise programs tested in randomised trials was extracted and a multidisciplinary team of expert researchers and clinicians prioritised common elements hypothesised to improve back pain beliefs and management skills. The program was tested on eight people with persistent back pain in a university clinic and 152 patients from nine primary care physiotherapy and chiropractic clinics. Following feedback from the clinicians and patients involved, the working version of the program was created. RESULTS: Educational components included pain mechanisms, pain modulation, active coping strategies, imaging, physical activity, and exercise that emphasised a balance between the sum of demands and the individual's capacity. These were operationalised in PowerPoint presentations with supporting text to aid clinicians in delivering two one-hour patient education lectures. The exercise program included 16 supervised one-hour sessions over 8 weeks, each comprising a warm-up section and eight types of exercises for general flexibility and strengthening of six different muscle groups at four levels of difficulty. The aims of the exercises were to improve overall back fitness and, at the same time, encourage patients to explore variations in movement by incorporating education content into the exercise sessions. CONCLUSION: From current best evidence about prognostic factors in back pain and effective treatments for back pain, research and clinical experts developed a ready-to-use structured program - GLA:D® Back - to support self-management for people with persistent/recurrent 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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,010 | 0,001 |
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 ».