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Enregistrement W4319298174 · doi:10.1186/s13063-023-07100-x

Advanced practice physiotherapy care in emergency departments for patients with musculoskeletal disorders: a pragmatic cluster randomized controlled trial and cost analysis

2023· article· en· W4319298174 sur OpenAlexafffundabout
Eveline Matifat, Elyse Berger Pelletier, Rob Brison, Luc J. Hébert, J.-S. Roy, Linda J. Woodhouse, Simon Berthelot, Raoul Daoust, Marie‐Josée Sirois, Randy Booth, Rose Gagnon, Jordan Miller, Yannick Tousignant‐Laflamme, Marcel Émond, Kadija Perreault, François Desmeules

Notice bibliographique

RevueTrials · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNursing Roles and Practices
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeQueen's UniversityUniversité de MontréalUniversité LavalCentre for Interdisciplinary Research in RehabilitationHôpital Maisonneuve-Rosemont
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialEmergency departmentHealth carePhysical therapyCluster randomised controlled trialFamily medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Advanced practice physiotherapy (APP) models of care where physiotherapists are primary contact emergency department (ED) providers are promising models of care to improve access, alleviate physicians' burden, and offer efficient centered patient care for patients with minor musculoskeletal disorders (MSKD). OBJECTIVES: To compare the effectiveness of an advanced practice physiotherapist (APPT)-led model of care with usual ED physician care for persons presenting with a minor MSKD, in terms of patient-related outcomes, health care resources utilization, and health care costs. METHODS: This trial is a multicenter stepped-wedge cluster randomized controlled trial (RCT) with a cost analysis. Six Canadian EDs (clusters) will be randomized to a treatment sequence where patients will either be managed by an ED APPT or receive usual ED physician care. Seven hundred forty-four adults with a minor MSKD will be recruited. The main outcome measure will be the Brief Pain Inventory Questionnaire. Secondary measures will include validated self-reported disability questionnaires, the EQ-5D-5L, and other health care utilization outcomes such as prescription of imaging tests and medication. Adverse events and re-visits to the ED for the same complaint will also be monitored. Health care costs will be measured from the perspective of the public health care system using time-driven activity-based costing. Outcomes will be collected at inclusion, at ED discharge, and at 4, 12, and 26 weeks following the initial ED visit. Per-protocol and intention-to-treat analyses will be performed using linear mixed models with a random effect for cluster and fixed effect for time. DISCUSSION: MSKD have a significant impact on health care systems. By providing innovative efficient pathways to access care, APP models of care could help relieve pressure in EDs while providing efficient care for adults with MSKD. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05545917 . Registered on September 19, 2022.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,487
Écart entre enseignants0,457 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations14
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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