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Enregistrement W4414544104 · doi:10.1186/s12875-025-02968-x

Development and evaluation of a behaviour change intervention to increase general practitioner REferral of people with hip and knee osteoarthritis to community-based First-linE caRe (REFER): a mixed methods study

2025· article· en· W4414544104 sur OpenAlexaff
Allison M Ezzat, Alison Gibbs, Danilo de Oliveira Silva, Marcella Ferraz Pazzinatto, Jennifer Kemp, Jo‐Anne Manski‐Nankervis, Christian J. Barton

Notice bibliographique

RevueBMC Primary Care · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesLa Trobe University
Mots-clésReferralThematic analysisOsteoarthritisBehaviour changeIntervention (counseling)Qualitative researchPrimary careIntervention mapping

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Globally osteoarthritis is a leading cause of pain and disability. General practitioners (GPs) have a critical role in the management of osteoarthritis in primary care, yet they also face numerous barriers to referral of people with osteoarthritis to osteoarthritis management programs that provide evidence based first line care (exercise, education, and weight management.) Thus, the aim of this project was to co-develop and evaluate the feasibility of a multi-faceted, theory-based behaviour change intervention to increase GP REferral of people with hip and knee osteoarthritis to community-based First-linE caRe (REFER). METHODS: This project involved a mixed-methods modified exploratory sequential design. Registered GPs or GP registrars with a case load including patients with hip or knee osteoarthritis were recruited in Victoria, Australia. Phase 1: REFER was initially designed by mapping GP-specific referral barriers to the behaviour change wheel. Registered GPs or GP registrars engaged in online, one-on-one semi-structured interviews to explore their learning preferences and refine REFER. Interviews were recorded, transcribed verbatim, and managed in NVIVO. Analyses involved an inductive, thematic approach. Phase 2: REFER was evaluated with a sample of GPs using the Reach, Effectiveness, Adoption, Implementation, and Maintenance Qualitative Evaluation for Systematic Translation (RE-AIM QuEST) framework. RESULTS: Phase 1: 25 GP interviews identified diverse learning preferences and barriers, including time, cost, and lack of enticing opportunities. Learning facilitators included quick and easily accessible options and earning professional development points. Almost all GPs agreed on including an online, interdisciplinary workshop with additional components (electronic medical record template, web-based toolkit, posters and flyers, booster follow-up session). Phase 2: 27 GPs participated in REFER, with 13 engaging in process evaluation interviews. REFER had high acceptability among GPs who participated and was associated with improved knowledge and confidence in OA guidelines and referral options, with a sub-set of GPs self-reporting increased referral behaviours to community-based osteoarthritis care. CONCLUSIONS: Improved GP knowledge and confidence in guidelines and referral options, alongside increased self-reported referral to first-line care indicates REFER has the potential to improve community-based osteoarthritis management. However, prior to scale-up, work is needed to improve reach and engagement with GPs, and to further refine the intervention.

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)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,186

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,304 · 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'étudeEssai non randomisé
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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Résumé présentoui

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