A Virtual Hospital Model of Care for Low Back Pain, Back@Home: Protocol for a Hybrid Effectiveness-Implementation Type-I Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Low back pain (LBP) was the fifth most common reason for an emergency department (ED) visit in 2020-2021 in Australia, with >145,000 presentations. A total of one-third of these patients were subsequently admitted to the hospital. The admitted patient care accounts for half of the total health care expenditure on LBP in Australia. OBJECTIVE: The primary aim of the Back@Home study is to assess the effectiveness of a virtual hospital model of care to reduce the length of admission in people presenting to ED with musculoskeletal LBP. A secondary aim is to evaluate the acceptability and feasibility of the virtual hospital and our implementation strategy. We will also investigate rates of traditional hospital admission from the ED, representations and readmissions to the traditional hospital, demonstrate noninferiority of patient-reported outcomes, and assess cost-effectiveness of the new model. METHODS: This is a hybrid effectiveness-implementation type-I study. To evaluate effectiveness, we plan to conduct an interrupted time-series study at 3 metropolitan hospitals in Sydney, New South Wales, Australia. Eligible patients will include those aged 16 years or older with a primary diagnosis of musculoskeletal LBP presenting to the ED. The implementation strategy includes clinician education using multimedia resources, staff champions, and an "audit and feedback" process. The implementation of "Back@Home" will be evaluated over 12 months and compared to a 48-month preimplementation period using monthly time-series trends in the average length of hospital stay as the primary outcome. We will construct a plot of the observed and expected lines of trend based on the preimplementation period. Linear segmented regression will identify changes in the level and slope of fitted lines, indicating immediate effects of the intervention, as well as effects over time. The data will be fully anonymized, with informed consent collected for patient-reported outcomes. RESULTS: As of December 6, 2023, a total of 108 patients have been cared for through Back@Home. A total of 6 patients have completed semistructured interviews regarding their experience of virtual hospital care for nonserious back pain. All outcomes will be evaluated at 6 months (August 2023) and 12 months post implementation (February 2024). CONCLUSIONS: This study will serve to inform ongoing care delivery and implementation strategies of a novel model of care. If found to be effective, it may be adopted by other health districts, adapting the model to their unique local contexts. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/50146.
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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 | 0,060 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,052 | 0,007 |
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 ».