Exploring physiotherapy practice within hospital-based interprofessional chronic pain clinics in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Background: Chronic pain affects one in five persons and is a leading contributor to years lived with disability and high health care costs. In 2016, the government of Ontario increased public funding for pediatric and adult hospital-based interprofessional chronic pain clinics (HICPCs) in Ontario, Canada, expanding the role of physiotherapy in chronic pain management in the province. This role has yet to be described in the literature.Aim: The aim of this study was to explore physiotherapy practice within HICPCs in Ontario.Methods: We conducted an interpretive description qualitative study based on semistructured interviews with physiotherapists employed in pediatric and adult HICPCs in Ontario. Interviews were audio recorded, transcribed verbatim, and reviewed for accuracy. We analyzed interview data using thematic analysis.Results: Ten physiotherapists who practiced in pediatric and adult HICPCs (n = 4 pediatric; n = 6 adult) in Ontario were interviewed between February and April 2020. We constructed five themes related to physiotherapy practice in this setting. Themes included (1) contributing a functional lens to care; (2) empowering through pain education; (3) facilitating participation in physical activity and exercise; (4) supporting engagement in self-management strategies; and (5) implementing a collaborative approach to whole-person care.Conclusions: Our results illuminate how physiotherapy practice within HICPCs in Ontario focuses on providing a collaborative and whole-person approach to care, with an emphasis on supporting patients to increase their functional capacity by promoting engagement in active chronic pain management strategies.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».