Identifying Treatment Modalities for a Multidisciplinary and Blended Care Intervention for Patients With Moderate Medically Unexplained Physical Symptoms: Qualitative Study Among Professionals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medically unexplained physical symptoms (MUPS) are a substantial health problem in primary care with a high burden for patients, general practitioners, and the health care system. Most studies focus on chronic MUPS patients. Little research is conducted in patients with moderate MUPS, and an effective primary care intervention for prevention of chronic MUPS is lacking. OBJECTIVE: The objective of our study was to identify treatment modalities based on expert opinions for the development of a multidisciplinary and blended intervention for patients with moderate MUPS to prevent chronicity. METHODS: Two focus groups with 8 and 6 experts (general practitioners, physical therapists, psychologists, and mental health nurses) were carried out. The focus groups were structured using the nominal group technique. RESULTS: A total of 70 ideas were generated from two nominal group meetings, and 37 of these got votes, were included in the rank order, and were sorted into 8 separate themes. According to the participants, the most important treatment modalities for a multidisciplinary and blended intervention in patients with moderate MUPS were (1) coaching to a healthier lifestyle, (2) education regarding psychosocial factors, (3) therapeutic neuroscience education, (4) multidisciplinary intake, (5) multidisciplinary cooperation and coordination, (6) relaxation or body awareness exercises, (7) clear communication by professionals to the patient, and (8) graded activity. Five independent researchers checked the ideas and linked them to themes to confirm the content analysis and check the validity of the themes. CONCLUSIONS: From professional expert perspectives, 8 themes should be included in a multidisciplinary and blended intervention to prevent chronicity. These themes provide a first step in developing an intervention for patients with moderate MUPS. Future research should focus on further development steps in which patients with moderate MUPS should be involved to determine if the intervention matches their needs.
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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 | 0,015 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».