A demographic and epidemiological study of a Mexican chiropractic college public clinic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Descriptive studies of chiropractic patients are not new, several have been performed in the U.S., Australia, Canada, and Europe. None have been performed in a Latin American country. The purpose of this study is to describe the patients who visited a Mexican chiropractic college public clinic with respect to demographics and clinical characteristics. METHODS: This study was reviewed and approved by the IRB of Parker College of Chiropractic and the Universidad Estatal del Valle de Ecatepec (UNEVE). Five hundred patient files from the UNEVE public clinic from May 2005 to May 2007 were selected from an approximate total number of 3,700. Information was collected for demographics, chief complaints, associated complaints, and previous care sought. RESULTS: The sample comprised 306 (61.2%) female. Most files (44.2%) were in the age range of 40-59 years (mean of 43.4 years). The most frequent complaints were lumbar pain (29.2%) and extremity pain (28.0%), most commonly the knee. Most (62.0%) described their complaints as greater than one year. Trauma (46.6%) was indicated as the initial cause. Mean VAS score was 6.26/10 with 20% rated at 8/10. CONCLUSION: Demographic results compared closer to studies conducted with private clinicians (females within the ages of 40-59). The primary complaint and duration was similar to previous studies (low back pain and chronic), except in this population the cause was usually initiated by trauma. The most striking features were the higher number of extremity complaints and the marked increased level of VAS score (20% rated as 8/10).
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».