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Enregistrement W2050302263 · doi:10.1016/s1013-7025(10)70004-x

Transcutaneous Electrical Nerve Stimulation for the Treatment of Pain in Physiotherapy Practices in Hong Kong and the United Kingdom—A Survey of Usage and Perceived Effectiveness Compared With Other Pain Relieving Modalities

2009· article· en· W2050302263 sur OpenAlexaff
Rhonda J. Scudds, David Baxter, Suzanne McDonough, Deirdre Walsh

Notice bibliographique

RevueHong Kong Physiotherapy Journal · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcupuncture Treatment Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesDivision of Undergraduate Education
Mots-clésMedicineTranscutaneous electrical nerve stimulationAcupuncturePhysical therapyModalitiesPain managementChronic painAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study compared the use and perceived effectiveness of transcutaneous electrical nerve stimulation (TENS) with other electrophysical modalities for pain management by physiotherapists (PTs) in Hong Kong (HK) and the United Kingdom (UK). Two random samples (n = 600 each) of HK and UK PTs were mailed questionnaires. Four hundred and sixteen out of 1,200 respondents (34.7%) returned fully completed questionnaires (HK,34.2%; UK, 35.2%). A significant difference was found in the type of electrodes used (p < 0.001); self-adhesive electrodes were used more commonly in the UK (UK, 73.0%; HK, 18.4%), compared with carbon rubber electrodes and gel in HK (HK, 75.6%; UK, 15.7%). A significantly higher percentage of HK PTs reported receiving an undergraduate education in TENS (84.4% vs. 43.1%; p < 0.001). Acupuncture was used more in the UK (67.7%) than in HK (48.8%; p < 0.001), but it was rated equally effective, especially for chronic pain. There were significant differences in perceived effectiveness of TENS for chronic pain (p < 0.001); TENS was rated second most effective for the management of chronic pain by UK PTs and fourth by HK PTs. This survey has highlighted differences in the patterns of use and perceived effectiveness of TENS and other modalities in the UK and HK.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,199
Score d'incertitude au seuil0,619

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,326 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations6
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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