Delivering Team-Based Primary Care for the Management of Chronic Low Back Pain: An Interpretive Description Qualitative Study of Healthcare Provider Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Background: Chronic low back pain (LBP) is a prevalent and disabling health issue. Team-based models of primary care are ideally positioned to provide comprehensive care for patients with chronic LBP. A better understanding of primary care team perspectives can inform future efforts to improve how team-based care is provided for patients with chronic LBP in this practice setting. Aims: The aim of this study was to understand health care providers' experiences, perceived barriers and facilitators, and recommendations when providing team-based primary care for the management of chronic LBP. Methods: We conducted an interpretive description qualitative study based on focus group discussions with health care providers from team-based primary care settings in Ontario, Canada. Data were analyzed using thematic analysis. Results: We conducted five focus groups with five different primary care teams, including a total of 31 health care providers. We constructed four themes (each with subthemes) related to experiences, perceived barriers and facilitators, and recommendations to providing team-based primary care for the management of chronic LBP, including (1) care pathways and models of service delivery, (2) team processes and organization, (3) team culture and environment, and (4) patient needs and readiness. Conclusions: Primary care teams are implementing diverse care pathways and models of service delivery for the management of patients with chronic LBP, which can be influenced by patient, team, and organizational factors. Results have potential implications for future research and practice innovations to improve how team-based primary care is delivered for patients with chronic LBP.
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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 | 0,027 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,012 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».