Barriers and facilitators to reducing paracetamol use in low back pain: A qualitative study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Paracetamol is widely used for low back pain (LBP), but research questions its efficacy and safety. Patient education booklets have been explored for promoting deprescribing, but barriers and facilitators specific to LBP deprescribing remain unexamined. OBJECTIVE: To identify contextual factors facilitating and obstructing successful deprescribing of paracetamol for LBP after receiving an educational booklet. STUDY DESIGN: This study is part of an uncontrolled cohort feasibility study (CEASE NOW) in the community, recruiting from Musculoskeletal Australia and painaustralia. PATIENT SAMPLE: Twenty-four participants with acute, sub-acute, or chronic LBP, self-reporting paracetamol consumption, were included. METHODS: Thematic content analysis was used to analyze qualitative data on barriers and facilitators. Data were categorized by deprescribing outcomes: i) successful deprescribing, ii) attempted but failed, or iii) no attempt. Semi-structured telephone interviews were conducted within one week after each participant completed the one-month follow-up. RESULTS: Successful deprescribing was facilitated by supportive healthcare professionals, willingness, high self-efficacy, fear of future illness, and diverse strategies for deprescribing plans. Barriers included unsupportive healthcare professionals and fear of flare-ups. Participants not attempting deprescribing believed it unnecessary, perceived it as effortful, unquestioningly trusted healthcare professionals, and lacked risk awareness. CONCLUSIONS: Support from healthcare professionals, patient willingness, perceived necessity, risk awareness, effort, and varied strategies influence deprescribing outcomes for LBP patients using paracetamol. Addressing these factors is crucial when designing interventions to promote safe and effective deprescribing in LBP management.
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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 | 0,024 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle