Prevalence of nonmusculoskeletal complaints in chiropractic practice: Report from a practice based research program
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify patient and practice characteristics that might contribute to people's seeking chiropractic care for nonmusculoskeletal complaints. DESIGN: This was a cross-sectional study conducted through the methods of practice-based research. SETTING: Data were collected in 1998--1999 in chiropractic offices in the United States, Canada, and Australia; data were managed by a practice-based research office operating in a chiropractic research center. POPULATION: The subjects were new and established patients of all ages who visited the participating offices during a designated data collection week. DATA ANALYSIS: Multiple logistic regression was used to examine factors associated with patients' presenting for nonmusculoskeletal chief complaints. Pearson's chi(2) test was used to examine associations among practice variables and the proportion of patients with nonmusculoskeletal chief complaints. RESULTS: A total of 7651 patients of 161 chiropractors in 110 practices in 32 states and 2 Canadian provinces participated; data from 2 Australian practices were included in the totals but not in the analysis. Nonmusculoskeletal complaints accounted for 10.3% of the chief complaints. The following characteristics made patients more likely to present with nonmusculoskeletal chief complaints: being less than 14 years of age (adjusted odds ratio [AOR], 6.9; 95% CI, 5.2--9.1); being female (AOR, 1.5; CI, 1.3--1.8); presenting in a small town/rural location (AOR, 1.9; CI, 1.3--2.7); reporting more than 1 complaint, especially nonmusculoskeletal complaints (AOR, 4.9; CI, 3.9--6.0); having received medical care for the chief complaint (AOR, 3.4; CI, 2.9--4.1); and having first received chiropractic care before 1960 (AOR, 1.7; CI, 1.1--2.4). Practices with the highest proportion of patients with nonmusculoskeletal chief complaints (>17%) were less likely to accept insurance and more likely to be in locations with populations greater than 100,000. They used the most common chiropractic adjustive techniques less frequently and used more nonadjustive procedures, especially diet/nutrition counseling, nutritional supplementation, herbal preparations, naturopathy, and homeopathy. CONCLUSIONS: Drawing on practices with the patient and practice characteristics identified in this study to conduct outcomes studies on nonmusculoskeletal conditions is a possible direction for future research.
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 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 | 0,003 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».