Exploring the Evidence for Occupational Therapists' Interventions with Clients with Lateral Epicondylitis
Notice bibliographique
Résumé
Lateral epicondylitis is known to be a major problem in work absenteeism and permanent partial disability. Although occupational therapists are often asked to treat clients with this disorder, its management remains controversial since there is insufficient research evidence to favour any particular intervention. This study gathered information on the current interventions used by occupational therapists with clients with lateral epicondylitis according to three phases: acute, subacute and chronic. A self-administered questionnaire was sent to a convenience sample of 219 occupational therapists working in the province of Québec in Canada. After two reminders, a participation rate of 81% was obtained. Over 20 interventions were identified and sorted into five categories: education, activities/exercises, assistive devices, environment and pain management modalities. Overall, education about risk factors was the most frequently used intervention by occupational therapists in all phases. Activities/exercises formed the second most frequently used intervention group, but were more preferred in the subacute and chronic phases. Although many interventions are currently used in health care facilities, few studies on their effectiveness have been conducted. This study explored the gap between research and practice by surveying clinicians on their management of clients with lateral epicondylitis, allowing the targeting of areas considered useful for future studies in occupational therapy.
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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 | 0,025 | 0,160 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».