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Enregistrement W4408534393 · doi:10.3138/ptc-2024-0069

Facilitators and Barriers to Integrating Sleep Recommendations for Counselling Patients With Arthritis: A Survey of Physiotherapists and Students in Canada

2025· article· en· W4408534393 sur OpenAlexaffvenueabout
Codie A. Primeau, Deniz Bayraktar, Michelle E. Kho, Christopher Tong, Linda Li

Notice bibliographique

RevuePhysiotherapy Canada · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of British ColumbiaSt. Joseph’s Healthcare HamiltonArthritis Research Centre of CanadaHamilton Health SciencesResearch Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSleep (system call)MedicinePhysical therapyNursingMedical educationFamily medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Individuals with arthritis face challenges in balancing activity, rest, and sleep. While physiotherapists address activity, sleep considerations are often overlooked, despite evidence suggesting better sleep improves treatment outcomes. The purpose of this study was to describe facilitators and barriers for physiotherapists and students incorporating sleep in practice. Method: We conducted a self-administered electronic survey among physiotherapists and students in Canada. The survey included 28 items (7-point Likert scale) mapped on the Capability-Opportunity-Motivation-Behaviour system and Theoretical Domains Framework. We report means (95% CIs) and identified facilitators (mean >5/7) and barriers (mean <4/7) by item. Results: Between January and November 2023, 216 responded and 191 (88%) completed the survey (149 physiotherapists; 42 students). Mean age was 35 (SD 11) years. Most delivered in-person care (67%) in urban settings (67%). Facilitators (mean >5/7) included the belief that sleep health is within practice scope, optimism about its benefits, awareness of sleep's importance in managing arthritis, learning about movement guidelines, and plans to integrate sleep education into arthritis treatment. Barriers (mean <4/7) included being unaware of where to find sleep resources (mean 3.63 [95% CI: 3.39, 3.89]) and lacking knowledge about sleep guidelines (mean 3.78 [95% CI: 3.46, 4.10]) and lack of confidence in guiding sleep for patients (mean 3.38 [95% CI: 3.10, 3.69]). Few reported providing sleep education for patients with arthritis (mean 3.52 [95% CI: 3.27, 3.77]), or observing similar behaviours from colleagues (mean 3.60 [95% CI: 3.40, 3.80]). Conclusions: While physiotherapists and students show positive perceptions about sleep health in practice, challenges remain for effective implementation. These findings can inform the development of theory-informed behaviour-change interventions to engage physiotherapists in greater sleep integration in practice.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,140

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,274 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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