Developing theory-informed knowledge translation strategies to facilitate the use of patient-reported outcome measures in interdisciplinary low back pain clinical practices in Quebec: mixed methods study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a growing interest among healthcare providers (HCPs) to use Patient Reported Outcome Measures (PROMs) in clinical care. PROMs can help improve patient-care provider communication and may be used to inform the need for interdisciplinary care for Low Back Pain (LBP). However, PROM implementation to support clinical decision-making is complex and requires knowledge translation (KT) interventions that will overcome barriers to using PROMs in interdisciplinary clinical settings. OBJECTIVES: to 1) identify potential barriers and enablers to using PROMs in primary care LBP clinical practice from the perspective of healthcare team members, and 2) develop a theory-based tailored KT intervention to facilitate the use of PROMs in interdisciplinary clinical practice. METHODS: We invited 25 HCPs working in an interdisciplinary team to complete a self-administered survey designed based on the Theoretical Domain Framework (TDF) to identify the barriers and enablers to using PROM scores in LBP clinical practice. The questionnaire consisted of 30 questions rated on a 5-point Likert scale (quantitative) and included open-ended questions (qualitative). Quantitative and qualitative data were analysed to estimate the frequency of barriers and enablers. Findings were then reviewed by a panel of four KT experts who mapped behaviour change techniques to barriers identified that informed the design of a KT intervention. RESULTS: Eighteen HCPs responded to the survey. Factors identified as likely to restrict the use of PROM scores included knowledge, skills, social/professional role and identity, goals, decision processes, beliefs about consequences, environmental context and resources, behavioural regulation, and social influence. A multi-component evidence-based KT intervention was proposed by the panel of experts to address these barriers: a training workshop; educational materials; and use of PROM score reports to HCPs that were all delivered by an opinion leader. CONCLUSION: The routine use of PROMs in clinical practice may optimize the quality of LBP care and improve patients' outcomes. The proposed multi-component KT intervention is expected to be an effective strategy to increase HCPs' ability to integrate PROMs into clinical decision-making and to engage patients in their care.
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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 | 0,076 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».