Client and clinician perspectives about a virtual education and exercise chronic disease management programme for people with hip and knee osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Osteoarthritis (OA) is one of the most prevalent chronic conditions in Canada. Despite the established benefits of non‐pharmacological management (education, exercise) for people with OA, many do not receive treatment, resulting in pain, decreased physical function, and poorer quality of life. Virtual programme options grew significantly during the recent pandemic and may provide longer‐term opportunities for increased uptake by reaching individuals otherwise unable to participate. This study explored the experiences and perspectives of clients participating in and clinicians providing the Good Life with osteoArthritis: Denmark (GLA:D TM) Canada remote programme. Methods This qualitative descriptive study recruited 10 clients with hip and/or knee OA and 11 clinicians across Canada using purposive sampling. An online pre‐interview survey was completed, and individual interviews were conducted, audio‐recorded, transcribed verbatim and analysed independently by two researchers using inductive thematic analysis. Coding and analyses were initially conducted separately by group and then compared and combined. Results Four overarching themes (and 11 subthemes) were identified: (1) Expected and unexpected benefits of virtual programs; (2) Drawbacks to virtual programs; (3) Programme delivery in a virtual world; (4) Shifting and non‐shifting perspectives. Although initially sceptical, after completion of the programme, clients were in favour of virtual delivery with many benefits described. Clinicians' perspectives varied about feedback aimed to correct client movement patterns. Conclusions Clients and clinicians identified important experiential and procedural elements for virtual chronic disease management programs that include education and exercise. Additional work is needed to understand if the GLA:D TM remote outcomes are equivalent to the in‐person programme.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».