Development of a primary care low back pain pathway
Notice bibliographique
Résumé
Background: Due to the sexual misconduct crisis and the COVID-19 pandemic, the Canadian Armed Forces (CAF) faces a historic shortage of personnel, including healthcare professionals. A key focus during reconstitution is the retention of experienced personnel. Medical attrition accounts for a third of workforce departures within the organization; therefore, improving the medical management of personnel would contribute to improved retention. Low back pain (LBP) is CAF members' third leading cause of medical attrition. The leadership of a primary care clinic in southwestern Ontario identified the development of a care pathway as a potential opportunity to improve the local management of LBP patients in a resource-conservative manner. Purpose: To develop an evidence-based care pathway and improve LBP management of local CAF personnel, ultimately decreasing patient disability and increasing the number of personnel who can maintain operational fitness and meet medical employment standards. Methods: After conducting a literature review to determine the quality of evidence for LBP care plans, I consulted with representatives from each healthcare profession within the clinic and completed an environmental scan of grey literature. In addition, I engaged in ongoing discussions with the local medical director, enabling resource customization and refinement. Results: Findings from the literature review indicated that LBP care pathways positively impact indicators such as patient disability, pain, and health-related quality of life. This information supported the selection of the STarT Back stratified care screening tool as the appropriate foundation for the LBP care pathway to be used in the clinic. Prominent themes from the consultations and environmental scan included therapist dependence, resource abundance, the potential for safety net abuse, and realistic opportunities for practice improvement. Consultations also indicated that earlier versions of the original proposed care pathway were overly complex. These processes \ncumulated into developing the Primary Care Low Back Pain Pathway. Conclusion: The Primary Care Low Back Pain Pathway is a resource that guides stratified care through categorizing risk for developing chronic back pain using the STarT Back screening tool. Based on the risk categorization, locally available resources are recommended.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,035 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».