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Enregistrement W4408295649 · doi:10.1080/02703181.2025.2473920

Evaluation of a New Advanced Physiotherapy Practice Model of Care for Patients in a Geriatric Pain Management Clinic: A Prospective Observational Study

2025· article· en· W4408295649 sur OpenAlexaffabout
Eveline Matifat, François Dubé, Kadija Perreault, Amélie Kechichian, Tatiana Vukobrat, Simon Lafrance, Lisa C. Carlesso, David Lussier, F. Desmeules

Notice bibliographique

RevuePhysical & Occupational Therapy In Geriatrics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensMcMaster UniversityCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Saguenay–Lac-Saint-JeanHôpital Maisonneuve-RosemontCentre for Interdisciplinary Research in RehabilitationCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalUniversité LavalUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObservational studyMedicinePhysical therapyPain managementPhysical medicine and rehabilitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction New models of care (MOC) involving physiotherapists as first-contact practitioners in advanced practice physiotherapy (APP) roles aim to improve access and quality of care. The aim of this study was to describe a novel APP MOC in a geriatric pain clinic, regarding wait and care offered as well as patients’ pain, disability, and satisfaction.Methods This observational study recruited 65 participants from a geriatric pain clinic in Montréal (Canada). Several MOC related variables were collected and compared with usual physician care.Results Participants had significantly reduced wait times compared to physician care (55.9 days, 95%CI: 30.4-81.3). At 3-month follow-up, participants reported reduced pain severity and interference (mean reduction of 0.6/10, 95% CI: 0.1-1.1 and 0.7/10, 95% CI: 0.03-1.4). High satisfaction with APP care was reported (VSQ-9: 8.9/10, SD ± 3.6).Conclusion Initial data from this MOC reports reduced wait times and high satisfaction while improvements in clinical outcomes were observed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,338
Score d'incertitude au seuil0,607

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,383 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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