Implementing Evidence-Based Physiotherapy Practice for Treating Children with Low Back Pain: Are We There Yet?
Notice bibliographique
Résumé
In Brief Purpose: This article reports on the process used to appraise evidence-based physiotherapy practice when treating nonspecific low back pain (LBP) in children and adolescents. Method: Best clinical practices were identified using 9 systematic reviews reporting on effectiveness of physiotherapy for individuals with nonspecific LBP. Fifty medical charts were reviewed to appraise practice. Results: All literature reviews reported solely on adult treatment, none included children or adolescents. Strong evidence supported the effectiveness of therapeutic exercises and education. There was insufficient evidence to support the effectiveness of thermotherapy, transcutaneous electrical nerve stimulation, or ultrasound. Chart reviews indicated therapeutic exercises were prescribed for all 50 pediatric patients and postural education was provided to 48 patients. Eleven patients received thermotherapy, three received transcutaneous electrical nerve stimulation, and none was treated with ultrasound. Conclusions: Published literature reviews enabled physiotherapists to appraise evidence-based practices. Clinical guidelines for treating nonspecific LBP in children and adolescents are needed. The authors were able to use published literature reviews to appraise evidence-based practices in their hospital. The only available evidence however was based on studies of adults. The authors point to the need for clinical guidelines for treating nonspecific low back pain in children and adolescents.
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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 | 0,178 | 0,495 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,017 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».