Implementation of the Good Life with osteoArthritis in Denmark (GLA:D <sup>®</sup> ) program via telehealth in Australia: A mixed-methods program evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Introduction We aimed to evaluate the implementation of the Good Life with osteoArthritis in Denmark (GLA:D ® ) program via telehealth in Australia using Reach, Effectiveness, Adoption, Implementation, and Maintenance Qualitative Evaluation for Systematic Translation framework. Methods Using a convergent mixed-methods design, semi-structured one-on-one interviews with physiotherapist adopters and nonadopters of GLA:D ® via telehealth were analyzed thematically alongside the examination of registry data (1 March 2020–10 February 2022) from patients with hip or knee osteoarthritis completing GLA:D ® via telehealth (telehealth-only) or combined with in-person care (hybrid). Effectiveness was determined as changes from baseline to 3-month follow-up (mean differences, 95% confidence intervals, effect size) for Knee injury and Osteoarthritis Outcome Score (KOOS-12)/Hip disability and Osteoarthritis Outcome Score-12 (HOOS-12), and chair stand test. Group- and individual-level changes were compared to published minimally clinically important change scores. Results Twenty-three interviews (12 adopters, 11 nonadopters) found key barriers/facilitators to reach and adoption, high perceived effectiveness, and strategies to support sustainability. Of 2612 registered patients, 85 (3%) and 115 (4%) completed GLA:D ® via telehealth-only or hybrid model, respectively. Most effectiveness outcomes were associated with moderate-large improvements. Group-level changes exceeded minimally clinically important change values for KOOS/HOOS-quality of life and chair stand test. Nearly two out of three patients reached a minimally clinically important change for KOOS/HOOS-quality of life. With telehealth-only and hybrid delivery, 99% ( n = 82) and 85% ( n = 97) were satisfied/very satisfied. Physiotherapist adoption was limited ( n = 128, 6%). Discussion GLA:D ® delivered via telehealth is effective, had high patient satisfaction, and was perceived positively by physiotherapist adopters. Addressing low reach and adoption requires further implementation strategies to facilitate greater telehealth opportunities for patients and physiotherapists.
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 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 | 0,036 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».