Development of a multi-component intervention to improve the management of shoulder pain in primary care
Notice bibliographique
Résumé
Context: Suboptimal primary care management of shoulder pain has been reported in several studies. Identifying barriers and facilitators to using recommendations from clinical practice guidelines (CPGs) is needed to ensure that knowledge translation interventions are tailored and promote better shoulder pain management. Objective: 1- To identify determinants (barriers and facilitators) to implementing recommendations from shoulder CPGs. 2- To map these determinants to implementation strategies for developing a multicomponent intervention to improve shoulder pain management in primary care. Study design and Analysis: Using a qualitative study design, we conducted semi-structured interviews that were recorded and transcribed into verbatims. Deductive thematic analysis based on the Theoretical Domains Framework (TDF) was performed. Using the Behaviour Change Wheel (BCW) method, determinants were mapped to Capability – Opportunity- Motivation – Behaviour components, intervention functions and behaviour change techniques (BCT). Based on this information, we identified relevant strategies to implement recommendations from CPGs. Setting: Several primary care settings in Quebec, Canada. Population studied: Family physicians and physiotherapists managing patients with shoulder pain. Intervention/Instrument: We developed a semi-structured interview guide informed by the TDF including questions related to determinants to implementing recommendations from shoulder CPGs. Results: Sixteen family physicians and 19 physiotherapists were interviewed. We identified 17 determinants to implementing shoulder CPGs’ recommendations across seven domains of the TDF (knowledge, skills, beliefs about capabilities, beliefs about consequences, intentions, environmental context and resources and social influence). We identified six interventions functions and 12 BCTs based on the determinants and TDF domains. Implementation strategies that were identified included the development and distribution of educational material, interactive workshops, support from clinical champions, audit and feedback, revision of professional roles and creation of interdisciplinary teams. Conclusion: We used a theory-based approach in the initial development of an intervention to implement shoulder CPGs recommendations in primary care. The intervention will be tailored to optimize its clinical implementation. This will likely result in better uptake by clinicians and more efficient shoulder pain management.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».