Beliefs and Practice Patterns in Spinal Manipulation and Spinal Motion Palpation Reported by Canadian Manipulative Physiotherapists
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This practice survey describes how Fellows of the Canadian Academy of Manipulative Physiotherapy (FCAMPT) use spinal manipulation and mobilization and how they perceive their competence in performing spinal assessment; it also quantifies relationships between clinical experience and use of spinal manipulation. METHODS: A cross-sectional survey was designed based on input from experts and the literature was administered to a random sample of the FCAMPT mailing list. Descriptive (including frequencies) and inferential statistical analyses (including linear regression) were performed. RESULTS: The response rate was 82% (278/338 eligible FCAMPTs). Most (99%) used spinal manipulation. Two-thirds (62%) used clinical presentation as a factor when deciding to mobilize or manipulate. The least frequently manipulated spinal region was the cervical spine (2% of patients); 60% felt that cervical manipulation generated more adverse events. Increased experience was associated with increased use of upper cervical manipulation among male respondents (14% more often for every 10 years after certification; β, 95% CI=1.37, 0.89-1.85, p<0.001) but not among female respondents. Confidence in palpation accuracy decreased in lower regions of the spine. CONCLUSION: The use of spinal manipulation/mobilization is prevalent among FCAMPTs, but is less commonly used in the neck because of a perceived association with adverse events.
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 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 | 0,001 | 0,011 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».