Perceptions of Low Back Pain and the Role of Physiotherapy in Bangladesh: A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Low back pain (LBP) is a leading global cause of disability, with the most significant burden now observed in low- and middle-income countries (LMICs). Despite the growing availability of physiotherapy, cultural perceptions and systemic factors may hinder its utilisation in Bangladesh. This study explores how patients with chronic LBP in Bangladesh perceive their condition and the role of physiotherapy. METHODS: Using interpretative phenomenological analysis, we conducted in-depth semi-structured interviews with 20 Bangladeshi adults (mean age 41.9 years) with chronic LBP (median duration 30 months). Participants were purposively sampled to capture diverse sociodemographic perspectives. Transcripts were thematically analysed to explore lived experiences with LBP and its management. RESULTS: Four interrelated themes emerged: (1) there was limited understanding of the causes of LBP; (2) physician authority strongly influenced perceptions of physiotherapy, reinforcing passive treatment approaches; (3) friends and family, social media, and the internet shaped expectations; and (4) cultural and spiritual beliefs promoted traditional remedies over evidence-based care. As a result of these perceptions, physiotherapy was often viewed as a last resort and was typically limited to passive modalities. CONCLUSION: Improving LBP care in Bangladesh may require culturally sensitive multilevel strategies, such as public education, upskilling of physiotherapists in active evidence-based interventions, and health policy reforms, to promote the availability of direct physiotherapy access. These strategies could help align patient expectations with contemporary care models and reduce LBP-related disability in LMICs.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».