Use of Electrophysical Agents: Findings and Implications of a Survey of Practice in Metro Toronto
Notice bibliographique
Résumé
Purposes: (1) To determine the availability, use and factors associated with the use of electrophysical agents (EPAs) in the management of patients with musculoskeletal impairments in physical therapy (PT) outpatient clinics in Metro Toronto and (2) to determine sources of EPA information used by physical therapists (PTs) and their perceived need for continuing EPA education. Method: Information was collected by a questionnaire distributed to all eligible PTs in the defined area. Data included the characteristics of PTs and clinics, availability and use of EPAs by PTs, treatments received by patients, sources and influence of EPA information, use of support personnel and PTs' past education and future needs. Results: The response rate was 54.1 per cent. The results were analyzed for 125 eligible PTs. On a typical day, treatment excluded EPAs for 29 per cent of patients. Treatment included one, two and three or more EPAs for 36, 26, and 9 per cent of patients, respectively. On average, PTs used EPAs for more than half of their patients: the most significant factors associated with EPA use were type of patient funding and number of patients treated per hour. Place of entry-level education and years since graduation were associated with the sources and perceived importance of EPA information that PTs used. More than half of the respondents indicated an interest in continuing EPA education. Conclusions: EPAs are commonly included in PT management of persons with musculoskeletal impairments. Entry-level and continuing education should promote use of EPAs based on scientific evidence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».