What does it take to facilitate the integration of clinical practice guidelines for the management of low back pain into practice? Part 2: A strategic plan to activate dissemination
Notice bibliographique
Résumé
Low back pain (LBP) is the leading cause of disability worldwide among all musculoskeletal disorders despite an intense focus in research efforts. Researchers and decision makers have produced multiple clinical practice guidelines for the rehabilitation of LBP, which contain specific recommendations for clinicians. Adherence to these recommendations may have several benefits, such as improving the quality of care for patients living with LBP, by ensuring that the best evidence-based care is being delivered. However, clinicians' adherence to recommendations from these guidelines is low and numerous implementation barriers and challenges, such as complexity of information and sheer volume of guidelines have been documented. In a previous paper, we performed a systematic review of the literature to identify high-quality clinical practice guidelines on the management of LBP, and developed a concise yet comprehensive infographic that summarizes the recommendations from these guidelines. Considering the wealth of scientific evidence, passive dissemination alone of this research knowledge is likely to have limitations to help clinicians implement these recommendations into routine practice. Thus, an active and engaging dissemination strategy, aimed at improving the implementation and integration of specific recommendations into practice is warranted. In this paper, we argue that a conceptual framework, such as the theoretical domains framework, could facilitate the implementation of these recommendations into clinical practice. Specifically, we present a systematic approach that could serve to guide the development of a theory-informed knowledge translation intervention as a means to overcome implementation challenges in rehabilitation of LBP.
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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 | 0,063 | 0,266 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».