Accessible Patient Education Materials for Low Back Pain Rarely Meet People's Information Needs: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient education is a cornerstone of care for individuals with non-specific low back pain (LBP). However, little is known about whether accessible patient education materials (PEMs) meet people's information needs. METHODS: We conducted a scoping review following the JBI methodology and reported results according to PRISMA-ScR. We systematically reviewed three databases: Ovid MEDLINE, Scopus, and CINAHL. The search strategy was iteratively developed and peer-reviewed using the PRESS checklist. Eligible studies had to provide full access to the PEM designed for people with LBP. Study selection and data extraction were performed independently and in duplicate. Five reviewers conducted a consensus-based analysis by independently matching PEM content to eight categories of information needs derived from previous research. RESULTS: Of 9617 citations identified, 23 studies met inclusion criteria, yielding 41 unique PEMs. We excluded many citations (67.3%) because the PEM used in the study was missing. Most PEMs were in English (95%) and took the form of posters, booklets, or leaflets. Only eight PEMs (19.5%) reported readability assessment. Stakeholder involvement was reported in eight studies. Among PEMs with stakeholder input, characteristics from the PROGRESS + framework were rarely disclosed. Only one PEM addressed all eight identified information needs. The most frequently covered information needs were treatment options (65.9%) and imaging (61.0%), while information on prognosis and flare management was scarce (17.1%). CONCLUSION: Accessible PEMs for non-specific LBP rarely meet the full spectrum of patient information needs. Improving stakeholder involvement and readability assessment is essential to enhance the usefulness and equity of educational resources.
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 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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».