Care at a distance: Understanding lived experiences of people with MSK disorders receiving non-pharmacological interventions delivered through synchronous telehealth: A systematic rapid review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Little is known about lived experience of synchronous telehealth in patients with musculoskeletal (MSK) disorders. Objective: We conducted a rapid systematic review to answer: (1) what are the lived experiences and/or perspectives of people with MSK disorders receiving non-pharmacological interventions delivered through synchronous telehealth; and (2) what clinical implications can be inferred from qualitative studies focusing on lived experiences for how telehealth is delivered in the management of MSK disorders? Data sources: A comprehensive search of MEDLINE, CINAHL, PsycINFO, ProQuest, and Google Scholar from June 2010 to July 2023. Eligible qualitative and mixed methods studies capturing lived experiences of adults with MSK disorders receiving non-pharmacological interventions via synchronous telehealth were included. Study methods: Systematic rapid review conducted according to WHO guidelines. Titles and abstracts screened by reviewers independently, eligible studies critically appraised, and data was extracted. Themes summarized using the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR). GRADE-CERQual (Confidence in the Evidence from Reviews of Qualitative research) used to assess confidence in synthesis findings. Results: We identified 9782 references, screened 8029, and critically appraised 22, and included 17 studies. There is evidence to suggest that the experience of telehealth prior to and during the pandemic was shaped by (1) patient perception of telehealth, (2) existing relationships with practitioners, (3) availability and accessibility of telehealth technologies, and (4) perceptions about the importance of the role of the physical exam in assessing and treating MSK disorders. Conclusion: The five identified implications could be used to inform future research, policy, and strategy development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».