Use and perceived added value of patient-reported measurement instruments by physiotherapists treating acute low back pain: a survey study among Dutch physiotherapists
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study aims to explore (i) physiotherapists' current use in daily practice of patient-reported measurement instruments (screening tools and questionnaires) for patients with acute low back pain (LBP), (ii) the underlying reasons for using these instruments, (iii) their perceived influence on clinical decision-making, and (iv) the association with physiotherapist characteristics (gender, physiotherapy experience, LBP experience, overall e-health affinity). METHODS: Survey study among Dutch physiotherapists in a primary care setting. A sample of 650 physiotherapists recruited from LBP-related and regional primary care networks received the survey between November 2018 and January 2019, of which 85 (13%) completed it. RESULTS: Nearly all responding physiotherapists (98%) reported using screening tools or other measurement instruments in cases of acute LBP; the Quebec Back Pain Disability Scale (64%) and the STarT Back Screening Tool (61%) are used most frequently. These instruments are primarily used to evaluate treatment effect (53%) or assess symptoms (51%); only 35% of the respondents mentioned a prognostic purpose. Almost three-quarters (72%) reported that the instrument only minimally impacted their clinical decision-making in cases of acute LBP. CONCLUSIONS: Our survey indicates that physiotherapists frequently use patient-reported measurement instruments in cases of acute LBP, but mostly for non-prognostic reasons. Moreover, physiotherapists seem to feel that current instruments have limited added value for clinical decision-making. Possibly, a new measurement instrument (e.g., screening tool) needs to be developed that does fit the physiotherapist's needs and preferences. Our findings also suggest that physiotherapist may need to be more critical about which measurement instrument they use and for which purpose.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».