Physician-reported barriers to using evidence-based recommendations for low back pain in clinical practice: a systematic review and synthesis of qualitative studies using the Theoretical Domains Framework
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adoption of low back pain guidelines is a well-documented problem. Information to guide the development of behaviour change interventions is needed. The review is the first to synthesise the evidence regarding physicians' barriers to providing evidence-based care for LBP using the Theoretical Domains Framework (TDF). Using the TDF allowed us to map specific physician-reported barriers to individual guideline recommendations. Therefore, the results can provide direction to future interventions to increase physician compliance with evidence-based care for LBP. METHODS: We searched the literature for qualitative studies from inception to July 2018. Two authors independently screened titles, abstracts, and full texts for eligibility and extracted data on study characteristics, reporting quality, and methodological rigour. Guided by a TDF coding manual, two reviewers independently coded the individual study themes using NVivo. After coding, we assessed confidence in the findings using the GRADE-CERQual approach. RESULTS: Fourteen studies (n = 318 physicians) from 9 countries reported barriers to adopting one of the 5 guideline-recommended behaviours regarding in-clinic diagnostic assessments (9 studies, n = 198), advice on activity (7 studies, n = 194), medication prescription (2 studies, n = 39), imaging referrals (11 studies, n = 270), and treatment/specialist referrals (8 studies, n = 193). Imaging behaviour is influenced by (1) social influence-from patients requesting an image or wanting a diagnosis (n = 252, 9 studies), (2) beliefs about consequence-physicians believe that providing a scan will reassure patients (n = 175, 6 studies), and (3) environmental context and resources-physicians report a lack of time to have a conversation with patients about diagnosis and why a scan is not needed (n = 179, 6 studies). Referrals to conservative care is influenced by environmental context and resources-long wait-times or a complete lack of access to adjunct services prevented physicians from referring to these services (n = 82, 5 studies). CONCLUSIONS: Physicians face numerous barriers to providing evidence-based LBP care which we have mapped onto 7 TDF domains. Two to five TDF domains are involved in determining physician behaviour, confirming the complexity of this problem. This is important as interventions often target a single domain where multiple domains are involved. Interventions designed to address all the domains involved while considering context-specific factors may prove most successful in increasing guideline adoption. REGISTRATION: PROSPERO 2017, CRD42017070703.
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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 | 0,196 | 0,342 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| 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 ».