Promoting the use of self-management in patients with spine pain managed by chiropractors and chiropractic interns: barriers and design of a theory-based knowledge translation intervention
Notice bibliographique
Résumé
Background: The literature supports the effectiveness of self-management support (SMS) to improve health outcomes of patients with chronic spine pain. However, patient engagement in SMS programs is suboptimal. The objectives of this study were to: 1) assess participation in self-care (i.e. activation) among patients with spine pain, 2) identify patients' barriers and enablers to using SMS, and 3) map behaviour change techniques (BCTs) to key barriers to inform the design of a knowledge translation (KT) intervention aimed to increase the use of SMS. Methods: In summer 2016, we invited 250 patients with spine pain seeking care at the Canadian Memorial Chiropractic College in Ontario, Canada to complete the Patient Activation Measure (PAM) survey to assess the level of participation in self-care. We subsequently conducted individual interviews, in summer 2017, based on the Theoretical Domains Framework (TDF) in a subset of patients to identify potential challenges to using SMS. The interview guide included 20 open-ended questions and accompanying probes. Findings were deductively analysed guided by the TDF. A panel of 7 experts mapped key barriers to BCTs, designed a KT intervention, and selected the modes of delivery. Results: . The proposed theory-based KT intervention includes paper-based educational materials, webinars and videos, summarising and demonstrating the therapeutic recommendations including exercises and other lifestyle changes. In addition, the KT intervention includes Brief Action Planning, a SMS strategy based on motivational interviewing, along with a SMART plan and reminders. Conclusions: Almost one quarter of study participants were not actively engaged in their spine care. Key barriers likely to influence uptake of SMS among patients were identified and used to inform the design of a theory-based KT intervention to increase their participation level. The proposed multi-component KT intervention may be an effective strategy to optimize the quality of spine pain care and improve patients' health-outcomes
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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 | 0,022 | 0,029 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».