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Enregistrement W6940109125 · doi:10.6084/m9.figshare.c.4579151.v1

Guideline implementation in the Canadian chiropractic setting: a pilot cluster randomized controlled trial and parallel study

2019· other· en· W6940109125 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2019
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChiropracticRandomized controlled trialGuidelineIntervention (counseling)Cluster randomised controlled trialCluster (spacecraft)RehabilitationManual therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Feasibility and pilot studies are recommended prior to embarking on large-scale costly confirmatory trials. The objectives were to determine the feasibility of conducting a cluster randomized controlled trial (C-RCT) to evaluate a complex knowledge translation (KT) intervention to improve the management of people with neck pain, and to identify challenges and potential solutions to conducting a fully powered C-RCT in the chiropractic setting. Methods Pilot C-RCT involving a nationally representative sample of chiropractors and patients. We invited 400 chiropractors and 150 patients to participate. Clinicians were randomized to receive either an online theory-based KT educational and brief action plan (BAP) intervention (intervention group) or a copy of a clinical practice guideline (control group). Study-related challenges were ascertained via mid-study phone interviews and end-of-study feedback questionnaires. Analyses focused on descriptive estimates of likely recruitment, retention, and adherence rates, and documentation of potential barriers. Results In total, 47 chiropractors (12%) agreed to participate and were randomized after resampling. Fifteen withdrew from the study, leaving a total of 32 (8%) participants. Eleven chiropractors in the intervention group completed the webinars and e-learning modules, two partially completed them and three did not register. Participating chiropractors recruited a total of 29 patients. Sixty-three percent (n = 7) of intervention and 56% (n = 10) of control group patients completed all outcome measures at both baseline and 3-months follow-up, attended follow-up visits and performed home exercises. Patients in the intervention group reported significant reductions in pain (mean 1.6, 95% CI 0.26–2.94, P = 0.027) and disability scores (9.8, 95% CI 3.68–15.91, P = 0.033) from baseline to 3-month follow-up. Key barriers to participation reported by chiropractors included lack of time, difficulties in recruiting patients, problems with the administration of study questionnaires, concern that the clinician-patient relationship might be jeopardized, and lack of assistance from office staff. Over half (55%) of the respondents in the intervention group encountered some difficulty registering or completing the educational modules. Conclusion Recruitment of clinicians and patients for a trial of a complex intervention can be challenging, and retention of participants after enrolment may be low. Future trials of this nature likely require multiple recruitment strategies to achieve desired sample sizes. Moreover, time-constraint issues are perceived particularly by clinicians as a major barrier to both study enrolment before, and protocol adherence during, their actual participation in a trial. Trial registration The study was registered at, NCT02483091 , on 17th June 2015.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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 randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,230
Score d'incertitude au seuil0,457

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,265 · 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 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
Publié2019
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