What should a toolkit to aid the delivery of therapeutic exercise for hip and knee osteoarthritis look like? Qualitative analysis of an international survey of 318 researchers, clinicians, and consumers by the OARSI Rehabilitation Discussion Group
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We aimed to identify important components of, and practical resources relevant for inclusion in, a toolkit to aid exercise delivery for people with hip/knee osteoarthritis. METHOD: An online international multi-disciplinary survey was conducted across 43 countries (139 clinicians, 44 people with hip/knee osteoarthritis and 135 osteoarthritis researchers). Participants were presented with the seeding statement 'Practical resources to aid the implementation of exercise for people with hip/knee osteoarthritis should…' and asked to provide up to 10 open text responses. Responses underwent refinement and qualitative content analysis to create domains and categories. RESULTS: Refinement of 551 open text responses yielded 72 unique statements relevant for analysis. Statements were organised into nine broad domains, suggesting that resources to aid exercise delivery should: (1) be easily accessible; (2) be of high quality; (3) be developed by, and for, stakeholders; (4) include different ways of delivering information; (5) include different types of resources to support exercise and non-exercise components of self-management; (6) include resources on recommended exercises and how to perform/progress them; (7) include tools to support motivation and track progress; (8) include resources to enable tailoring of the programme to the individual and; (9) facilitate access to professional and peer support. CONCLUSION: Our findings identified important components of, and practical resources to include within, a toolkit to aid delivery of exercise for people with hip/knee osteoarthritis. These findings have implications for exercise providers and lay the foundation for the development of a toolkit to help ensure exercise provision aligns with current international recommendations.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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; 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 ».