Patients’ perspectives and experiences on physiotherapy care for knee osteoarthritis: A qualitative study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ObjectiveTo explore the perspectives and experiences of patients with knee osteoarthritis regarding physiotherapy care management in Hong Kong.DesignQualitative study using semi-structured, individual interviews.SettingCommunity.ParticipantsPatients age 50 years or older with knee osteoarthritis, purposively recruited.InterventionFace-to-face semi-structured interviews were conducted with patients who had completed a physiotherapy rehabilitation programme in the past six months.Main MeasuresA 21-question interview guide encouraged participants to discuss their physiotherapy management, experiences, and recommended interventions, covering all non-pharmacological treatments outlined in local clinical guidelines. Questions also explored factors influencing adherence to care during and after physiotherapy. Interviews were audio-recorded, transcribed verbatim, and analysed thematically.ResultsFourteen patients participated. Five key themes emerged: (a) navigating pain and management strategies; (b) adapting daily life and the impact of knee osteoarthritis on activities; (c) complexities of treatment and the need for personalised care; (d) the role of exercise and mobility; and (e) barriers to access and resources. While patients reported receiving various physiotherapy interventions, gaps were noted in aquatic therapy, neuromuscular training, weight management, and assistive devices. Barriers included limited access, financial constraints, and lack of home exercise equipment. Although participants valued physical activity, maintaining an exercise routine was challenging.ConclusionsA comprehensive, patient-centred approach is essential for effective physiotherapy care for knee osteoarthritis in Hong Kong. Addressing practical barriers and integrating patient feedback can enhance the accessibility and impact of evidence-based interventions.
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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 | 0,010 |
| 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 | 0,001 | 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 découle