Understanding patient needs and preferences for joint protection in hand osteoarthritis through mixed methods patient co-design
Notice bibliographique
Résumé
Hand osteoarthritis (HOA) is a prevalent chronic condition that impairs quality of life and daily functioning. While joint protection programs (JPPs) offer symptom management, they remain outdated, inaccessible, and poorly tailored to patient needs. This study leverages patient co-design to develop a novel, inclusive, technology-enabled JPP. Using an explanatory sequential design, a survey of 196 participants (88% female, mean age 66 ± 8 years) identified priority activities and challenges for patients with HOA. Key activities of daily living and occupational and functional tasks were rated using a 5-point Likert scale, with a Relative Importance Index (RII) calculated for each item. Qualitative semi-structured interviews with 20 purposefully sampled participants provided in-depth insights into lived experiences with HOA and preferences in JPPs. Quantitative analysis identified high-importance tasks, such as buttoning, gripping, and twisting, with RII scores exceeding 0.8, indicating strong positive sentiment. Functional impairments included issues with precision grip and gross motor tasks, and pain interference disrupted daily activities and social roles. Qualitative themes revealed the importance of strategies for sustaining meaningful activities, patient support communities, and barriers related to accessibility, including technological literacy and caregiving responsibilities. Findings emphasize the importance of co-designing JPPs that address functional impairments, incorporate patient support communities, and consider intersectional barriers. This approach fosters accessibility, adherence, and relevance, paving the way for improved outcomes in patients with HOA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,041 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».