047 Identifying Factors Predictive of Managing Patients with Low Back Pain without Using X-Rays Among North American Chiropractors: Applying Psychological Theories to Evidence-Based Clinical Practice
Notice bibliographique
Résumé
Background This study aimed to identify theoretically based modifiable factors that predict whether chiropractors manage patients with low back pain without ordering lumbar x-rays. Methods A mailed survey with psychological measures was collected from a random sample of Ontario (Canada) and Practice Network (US) chiropractors. The outcome measures were behavioural intention and behavioural simulation (scenario decision-making). Explanatory variables included constructs from motivational theories (Theory of Planned Behaviour (TPB), Theory of Interpersonal Behaviour (TIB)), action theories (Operant Learning Theory (OLT) and Planning (action and coping)), and two other constructs: personal moral norm and habit as measured by the Self-Reported Habit Index (SRHI). Multiple regression analyses examined the predictive value of each theoretical model individually for simulation and intention outcomes. Results 31% of North American chiropractors returned completed questionnaires. Overall, TPB and TIB, followed by personal moral norms and OLT best explained behavioural simulation. Theory level variance explained among Ontario and US chiropractors was respectively: TPB 59%; 52.0%, TIB 57%; 54.0%, personal moral norm 49%; 46.0%, OLT 49%; 52.0%, action planning 28%; 29%, and SRHI 42%; 48%. Constructs from TPB and TIB best explained behavioural intention. Theory level variance explained was respectively: TPB 85%; 74%, TIB; 83%; 81%, OLT 62%; 69%, and SRHI 59% and 52% for SRHI. Conclusion These models explained up to 59% of the variation in behavioural simulation and up to 85% in intention to manage back pain patients without x-rays. Results may inform development of theory-based behaviour change interventions to implement imaging guideline recommendations among North American chiropractors. These models explained up to 59% of the variation in behavioural simulation and up to 85% in intention to manage back pain patients without x-rays. Results may inform development of theory-based behaviour change interventions to implement imaging guideline recommendations among North American chiropractors.
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
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | medium |
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 | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».