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Enregistrement W7045042142

An Advanced Practice Physiotherapy Spine Triage Service for Adults with Neck and Back Pain: A Feasibility Study

2019· dissertation· en· W7045042142 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueQSpace (Queen's University Library) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNursing Roles and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTriageReferralContext (archaeology)Observational studyStakeholderPatient satisfactionService (business)Health care
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Adults with degenerative spine disease constitute a significant proportion of referrals to Ontario neurosurgeons. By 2024, the demand is projected to increase by 67%. Wait times for patients to be seen by a spine surgeon in southeastern Ontario are the longest in the province. Purpose of Study A three-phase intervention study was designed to determine whether an Advanced Practice Physiotherapist (APP) Spine Triage model was feasible within the context of the Neurosurgical Referral Clinic. Methods Sample. In Phase I and III, three categories of participants were sampled using a consecutive sampling technique: patients scheduled for a spine assessment; healthcare providers who referred patients to the Neurosurgical Referral/APP Spine Triage Clinic; and, Neurosurgical Referral/APP Spine Triage Clinic and hospital stakeholders. In Phase II, key stakeholders were recruited to participate in the planning and development of the new APP role using a purposive sampling technique. Procedure. Phase I assessed the current Neurosurgical Referral practice using a descriptive observational cross-sectional design. Phase II used a modified case study design to determine the satisfaction with the APP role development process amongst stakeholders while Phase III utilized a cross-sectional multiple methods study design to determine the acceptability and feasibility of this new role. Instruments. Various quantitative and qualitative tools were used to collect data related to demographic and symptom characteristics, self-perceived pain, function, quality of life, wait times, and stakeholder satisfaction. Results The APP Spine Triage Service for adults with neck and back pain was feasible within the context of the Neurosurgical practice with higher rates of stakeholder satisfaction and very strong support for the new model of care. The findings in the current study are in line with existing literature that the APP model provides access to patient-centred care that is timely, informative, coordinated and integrated to better meet the health needs of patients with neck and back pain. Implications The APP model of care will provide early identification of patients for whom non-surgical management has been deemed the most appropriate approach along with education, reassurance, and evidence-based self-management strategies that will be linked to local programs and resources.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,325 · 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'étudeObservationnel
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
Routes d'admission1
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