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Enregistrement W3185799810 · doi:10.1136/bmjopen-2020-045242

Fidelity assessment of nurse-led non-pharmacological package of care for knee pain in the package development phase of a feasibility randomised controlled trial based in secondary care: a mixed methods study

2021· article· en· W3185799810 sur OpenAlexaboutno aff
Polykarpos Angelos Nomikos, Michelle Hall, Amy Fuller, Bonnie Millar, Reuben Ogollah, Ana M. Valdes, Michael Doherty, David A. Walsh, Roshan das Nair, Abhishek Abhishek

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNIHR Nottingham Biomedical Research CentreVersus ArthritisUniversity of NottinghamDepartment of Health and Social CareNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicinePhysical therapyIntervention (counseling)Randomized controlled trialFidelityNursingKnee painOsteoarthritisAlternative medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To evaluate fidelity of delivery of a nurse-led non-pharmacological complex intervention for knee pain. SETTING: Secondary care. Single-centre study. STUDY DESIGN: Mixed methods study. PARTICIPANTS: Eighteen adults with chronic knee pain. INCLUSION CRITERIA: Age >40 years, knee pain present for longer than 3 months, knee pain for most days of the previous month, at least moderate pain in two of the five domains of Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index pain scale. INTERVENTIONS: Nurse-led non-pharmacological intervention comprising assessment, education, exercise, use of hot/cold treatments, footwear modification, walking aids and weight-loss advice (if required). OUTCOMES: Primary: fidelity of delivery of intervention, secondary: nurses' experience of delivering intervention. METHODS: Each intervention session with every participant was video recorded and formed part of fidelity assessment. Fidelity checklists were completed by the research nurse after each session and by an independent researcher, after viewing the video-recordings blinded to nurse ratings. Fidelity scores (%), percentage agreement and 95% Confidence Intervals (CI) were calculated. Two semi-structured interviews were conducted with the research nurse. RESULTS: Fourteen participants completed all visits. 62 treatment sessions took place. Nurse self-report and assessor video rating scores for all 62 treatment sessions were included in fidelity assessment. Overall fidelity was higher on nurse self-report (97.7%) than on objective video-rating (84.2%). Percentage agreement between nurse self-report and video-rating was 73.3% (95% CI 71.3 to 75.3). Fidelity was lowest for advice on footwear and walking aids. The nurse reported difficulty advising on thermal treatments, footwear and walking aids, and did not feel confident negotiating achievable and realistic goals with participants. CONCLUSIONS: A trained research nurse can deliver most components of a non-pharmacological intervention for knee pain to a high degree of fidelity. Future research should assess intervention fidelity in a routine clinical setting, and examine its clinical and cost-effectiveness. TRIAL REGISTRATION NUMBER: NCT03670706.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,068
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,081
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,361

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0680,081
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,468
Tête enseignante GPT0,713
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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