De-implementing Prolonged Rest Advice for Concussion in Primary Care Settings: A Pilot Stepped Wedge Cluster Randomized Trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the feasibility and preliminary efficacy of a de-implementation intervention to support return-to-activity guideline use after concussion. SETTING: Community. PARTICIPANTS: Family physicians in community practice (n = 21 at 5 clinics). DESIGN: Pilot stepped wedge cluster randomized trial with qualitative interviews. Training on new guidelines for return to activity after concussion was provided in education outreach visits. MAIN MEASURES: The primary feasibility outcomes were recruitment, retention, and postencounter form completion (physicians prospectively recorded what they did for each new patient with concussion). Efficacy indicators included a knowledge test and guideline compliance based on postencounter form data. Qualitative interviews covered Theoretical Domains Framework elements. RESULTS: Recruitment, retention, and postencounter form completion rates all fell below feasibility benchmarks. Family physicians demonstrated increased knowledge about the return-to-activity guideline (M = 8.8 true-false items correct out of 10 after vs 6.3 before) and improved guideline adherence (86% after vs 25% before) after the training. Qualitative interviews revealed important barriers (eg, beliefs about contraindications) and facilitators (eg, patient handouts) to behavior change. CONCLUSIONS: Education outreach visits might facilitate de-implementation of prolonged rest advice after concussion, but methodological changes will be necessary to improve the feasibility of a larger trial. The qualitative findings highlight opportunities for refining the intervention.
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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 | 0,010 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».