Patients presenting with musculoskeletal disorders in the emergency department: A qualitative study of their experiences when cared by advanced practice physiotherapists in the province of Québec
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Advanced practice physiotherapy (APP) models of care are promising to alleviate pressure in emergency departments (EDs) where physiotherapists' new roles include being a first-contact practitioner and leading the overall care and management of patients with minor musculoskeletal disorders (MSKDs) to alleviate ED physicians' caseload. PURPOSE: To explore patients' acceptability, experience, satisfaction, and perception of a new APP-led model of care in the ED. METHODS: Patients presenting to the ED with a minor MSKD and who agreed to participate in a multicenter, pan-Canadian randomized controlled trial assessing the efficacy and costs of an APP model of care were invited to participate in this qualitative study. Semi-structured interviews were performed to identify themes related to their experiences with this model. Verbatim transcripts were coded and analysed using an inductive thematic analysis. RESULTS: 11 patients participated and three themes were identified: 1- They were satisfied with the care received within the model; 2- They found APPs to have the appropriate skill set to manage MSKDs and to assume medical-delegated tasks; 3- Timely access to care was a key factor in the acceptability of this model and participants believed physiotherapists were appropriate first-contact practitioners. One participant proposed that the APP model of care should also offer follow-up care. CONCLUSION: Participants had a positive experience of care in this new model. These results support the implementation of APP models of care in EDs as the participants appear receptive to new roles for APPs.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».