Evidence-Based Practice for Non-Specific Low Back Pain: Canadian Physiotherapists’ Adherence, Beliefs, and Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Physiotherapists are key providers of care for patients with low back pain (LBP); however, information on Canadian physiotherapists’ use of evidence-based clinical practice guidelines (EBCPGs) for LBP is lacking. We aimed to (1) describe Canadian physiotherapists’ adherence to EBCPGs for LBP; (2) compare beliefs and attitudes of physiotherapists with higher and lower adherence; (3) identify predictors of adherence; and (4) gather physiotherapists’ perceptions about the care provided to patients with LBP. Method: This mixed methods study involved two phases: (1) a survey containing a LBP clinical scenario and (2) qualitative semi-structured interviews with physiotherapists. Results: A total of 406 (77%) of the 525 survey respondents demonstrated higher adherence (score of 3 or 4) to EBCPGs; however, only 29.5% chose interventions to address psychosocial issues. Postgraduate training was the strongest predictor of higher adherence. Interviewed physiotherapists reported being highly satisfied with the care provided to patients with LBP even when psychosocial issues are present, despite low confidence in addressing those issues. Conclusions: Although overall adherence was high, Canadian physiotherapists do not frequently address psychosocial issues with LBP patients, and often do not feel confident or competent in that aspect of practice. This suggests an opportunity for developing additional training for addressing psychosocial issues in LBP patients.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».