Goal setting in people with low back pain attending an education and exercise program (GLA:D Back) and the impact of demographic factors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Individual goal setting is a fundamental element in self-management supportive interventions, serving to guide actions and enhance motivation for engagement. Despite this, little is known about the goals people with back pain have and to what extent these differ across genders, age groups and geographical location. This study aimed to elucidate this by first describing individual goals set by Danish and Canadian participants in a self-management intervention for people with back pain using the ICF framework; then, determining what proportion of these goals met criteria for being specific, measurable, acceptable, and time bound, and finally, by investigating differences between countries, sexes, and age groups. METHODS: In a cross-sectional study conducted August 2018 to June 2020, 394 Danish and 133 Canadian (Alberta Province) participants defined their individual goals of participating in a self-management programme involving patient education and supervised exercises. The goals were linked to the ICF framework. Distribution of goals was compared between countries, sexes, and age groups. RESULTS: Goals most often related to the ICF component of 'Activity and Participation'. The most prevalent goals were "Walking" (DK: 20%; CA: 15%) and "Maintaining a body position" (DK: 17%; CA: 22%). Only few goals differed between populations, age and sex. All elements of SMART goal setting were recorded for 88% of Danish and 94% of Alberta participants. CONCLUSIONS: People with low back pain attending a self-management programme established goals according to the SMART criteria and focused primarily on activity. Goals were similar across countries and showed few differences across sex and age groups. The high number of different goals points to the need for individualised person-centred care.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».