Diagnostic and treatment methods used by chiropractors: A random sample survey of Canada's English-speaking provinces.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: It is important to understand how chiropractors practice beyond their formal education. The objective of this analysis was to assess the diagnostic and treatment methods used by chiropractors in English-speaking Canadian provinces. METHODS: A questionnaire was created that examined practice patterns amongst chiropractors. This was sent by mail to 749 chiropractors, randomly selected and stratified proportionally across the nine English-speaking Canadian provinces. Participation was voluntary and anonymous. Data were entered into an Excel spreadsheet, and descriptive statistics were calculated. RESULTS: The response rate was 68.0%. Almost all (95.1%) of respondents reported performing differential diagnosis procedures with their new patients; most commonly orthopaedic testing, palpation, history taking, range of motion testing and neurological examination. Palpation and painful joint findings were the most commonly used methods to determine the appropriate joint to apply manipulation. The most common treatment methods were manual joint manipulation/mobilization, stretching and exercise, posture/ergonomic advice and soft-tissue therapies. CONCLUSIONS: Differential diagnosis is a standard part of the assessment of new chiropractic patients in English-speaking Canadian provinces and the most common methods used to determine the site to apply manipulation are consistent with current scientific literature. Patients are treated with a combination of manual and/or manipulative interventions directed towards the joints and/or soft-tissues, as well as exercise instruction and postural/ergonomic advice.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».