Patient beliefs about who and what influences their hip and knee osteoarthritis symptoms and progression
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Osteoarthritis management aims to reduce pain and improve function. Many factors affect whether patients follow recommended strategies. Locus of control refers to individual beliefs around who and what influences health. Locus of control is related to the treatment strategies patients prefer. Currently, no studies explore locus of control in non-surgical management of osteoarthritis. OBJECTIVES: To explore patients' beliefs about the influences on their osteoarthritis symptoms and disease progression. METHODS: Semi-structured interviews were conducted with individuals experiencing self-reported hip and/or knee osteoarthritis who had at least one joint that had not undergone replacement surgery. We used a qualitative description approach and the Braun and Clarke method for thematic analysis. Participants' locus of control classifications-internal, chance, doctors, or other people-were based on the Multidimensional Health Locus of Control (MHLC) Scales Form C score. RESULTS: Locus of control was discussed in relation to aetiology, progression, and symptoms. Participants' opinions varied on whether their osteoarthritis progression could be influenced. 46% of participants attributed control to other people. Most participants believed that a previous injury had caused their osteoarthritis and that both themselves and others had some influence over their osteoarthritis symptoms, regardless of their locus of control classification. CONCLUSION: This research highlights the need for education about: the aetiology of osteoarthritis, the link between management and progression, and patient management of osteoarthritis. Further research is required to discern why expected patterns were not observed between participants' beliefs and locus of control classifications.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».