Patient-centered care in musculoskeletal practice: Key elements to support clinicians to focus on the person
Notice bibliographique
Résumé
Musculoskeletal rehabilitation, including physiotherapy, needs to move towards a broader biopsychosocial understanding of musculoskeletal conditions and the delivery of high-value care for people with persistent pain conditions, in which a patient-centered approach is a key feature. However, it has been reported that clinicians experience difficulties with integrating patient-centered care principles into their clinical practice. Based on a focused symposium about patient-centered care for patients with musculoskeletal conditions, held during the online 2021 World Physiotherapy Congress, the purpose of this article is to share key elements of the content of this symposium with a wider audience, aimed at enabling clinicians to enhance patient-centeredness in their current practice. These key elements include establishing meaningful connections, deciding together and self-management support. Moreover, challenges on patient-centered care in low/middle income countries will be discussed and recommendations to implement patient-centered care in clinical practice will be provided.
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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 | 0,055 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,014 |
| Communication savante | 0,021 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,005 |
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 ».