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Enregistrement W2049153686 · doi:10.3138/ptc.2012-30bc

Usage Patterns and Beliefs about Therapeutic Ultrasound by Canadian Physical Therapists: An Exploratory Population-Based Cross-Sectional Survey

2013· article· en· W2049153686 sur OpenAlexaffvenueabout
Susan Armijo‐Olivo, Jorge Fuentes, I. S. Muir, Douglas P. Gross

Notice bibliographique

RevuePhysiotherapy Canada · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensCanadian Physiotherapy AssociationAlberta Medical AssociationUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePopulationFamily medicinePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To explore the frequency and patterns of ultrasound (US) usage among physical therapists, to describe the most common purposes for using therapeutic US, and to investigate beliefs about therapeutic US. METHODS: A survey was sent to 95% of physical therapists licensed to practise in the province of Alberta, Canada. RESULTS: Of 2,269 physical therapists to whom email invitations were sent, 438 (19.3%) provided full responses. RESULTS indicate that US is still frequently incorporated into treatment regimens and is widely believed to be effective; however, the study also found a decrease in US usage over the past 15 years. While physical therapists recognize the lack of evidence for the effectiveness of US, many consider it clinically useful. Physical therapists using US rely largely on their clinical experience when making decisions about its use, but this depends on level of education: clinicians with an MScPT degree tended to base more of their US decisions on research evidence, likely because of the increasing emphasis on research evidence in graduate education. CONCLUSIONS: Despite the questionable effectiveness of therapeutic US, physical therapists still commonly use this treatment modality, largely because of a belief that US is clinically useful. However, US usage has decreased over the past 15 years.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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