A Systematic Review of the Effectiveness of Knowledge Translation Interventions for Chronic Noncancer Pain Management
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Reliable evidence detailing effective treatments and management practices for chronic noncancer pain exists. However, little is known about which knowledge translation (KT) interventions lead to the uptake of this evidence in practice. OBJECTIVES: To conduct a systematic review of the effectiveness of KT interventions for chronic noncancer pain management. METHODS: Comprehensive searches of electronic databases, the gray literature and manual searches of journals were undertaken. Randomized controlled trials, controlled clinical trials and controlled before-and-after studies of KT interventions were included. Data regarding interventions and primary outcomes were categorized using a standard taxonomy; a risk-of-bias approach was adopted for study quality. A narrative synthesis of study results was conducted. RESULTS: More than 8500 titles and abstracts were screened, with 230 full-text articles reviewed for eligibility. Nineteen studies were included, of which only a small proportion were judged to be at low risk of bias. Interactive KT education for health care providers has a positive effect on patients' function, but its benefits for other health provider- and patient-related outcomes are inconsistent. Interactive education for patients leads to improvements in knowledge and function. Little research evidence supports the effectiveness of structural changes in health systems and quality improvement processes or coordination of care. CONCLUSIONS: KT interventions incorporating interactive education in chronic noncancer pain led to positive effects on patients' function and knowledge about pain. Future studies should provide implementation details and use consistent theoretical frameworks to better estimate the effectiveness of such interventions.
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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 | 0,035 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».