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Enregistrement W4412521451 · doi:10.1186/s12891-025-08918-z

Co-development of an evidence-informed, theoretically driven exercise programme for people with chronic non-specific neck pain (the EPIC-Neck programme - “Exercise Prescription Improved through Co-design”)

2025· article· en· W4412521451 sur OpenAlexaff
Jonathan Price, Alison Rushton, Natalie Ives, Kate Jolly, Colin Greaves

Notice bibliographique

RevueBMC Musculoskeletal Disorders · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Institute for Health Research Applied Research Collaboration WestDepartment of Health and Social CareNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicinePhysical therapyIntervention (counseling)Biopsychosocial modelNeck painPhysical medicine and rehabilitationSports medicineExercise prescriptionMedical prescriptionIntervention mappingAlternative medicineProtocol (science)NursingPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Guidelines recommend neck exercise as a key intervention for chronic non-specific neck pain, yet current exercise programmes show modest effects and poor patient engagement. This study aimed to co-develop a neck exercise programme that maximizes effectiveness and engagement. METHODS: Intervention Mapping steps 1-4 were employed with input from a diverse patient group (n = 17). In Step 1, outcomes/changes that the intervention aims to improve were synthesized from literature and patient workshops. To maximise engagement, Step 2 identified target behaviours (performance objectives), and their determinants from clinical guidelines, literature, and patient workshops. In Step 3, change techniques for each determinant were selected using the Theory and Techniques Tool and patient workshops. Techniques were organized into a logic model and framed within a "best fit" existing behaviour change theory to guide clinical practice. To maximise effectiveness, Step 2 identified exercise objectives from systematic reviews and expert consensus, describing the mechanisms through which exercise affects outcomes. Step 3 identified the most effective exercises and tailoring strategies to optimise exercise objectives. Resources to support delivery in clinical practice were co-developed with patients and physiotherapists in Step 4. RESULTS: The EPIC-Neck intervention aims to improve outcomes including pain, disability, function, sleep, mental well-being and relationship impact, based on individual patient needs. A biopsychosocial exercise prescription framework informs exercise tailoring to optimize neuromuscular function, pain self-efficacy, night pain, cognitive control, social support; and reduce catastrophic thinking/fear avoidance, depending on a patients desired outcome. Patients need to achieve four performance objectives to manage neck pain effectively with exercise: (1) performing specific neck exercises, (2) independently adapting and progressing their neck exercises, (3) using specific neck exercises during flare-ups, and (4) initiating general exercise. To maximise engagement, a facilitation guide was developed based on the Process Model of Lifestyle Behaviour Change. The guide addresses 35 determinants using 24 change techniques, including goal setting, motivation enhancement, social support, action planning, self-monitoring, problem-solving support, shared decision-making, and patient-centred communication. CONCLUSION: This study co-developed an evidence-informed, theoretically driven exercise programme designed to enhance both effectiveness and patient engagement. Future work will assess its feasibility and acceptability to patients and physiotherapists, and in the long-term establish its clinical and cost-effectiveness.

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)0,042
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,221

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0420,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,287 · 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'étudeQualitatif
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
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