Practice Patterns in Spine Radiograph Utilization Among Doctors of Chiropractic Enrolled in a Provider Network Offering Complementary Care in the United States
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Nonspecific back pain is associated with high use of diagnostic imaging in primary care, yet current evidence suggests that routine imaging of the spine is unnecessary. The objective of this study is to describe current practice patterns in spine radiograph utilization among doctors of chiropractic enrolled in an American provider network. METHODS: A cross-sectional analysis of administrative claims data from one of the largest providers of complementary health care networks for health plans in the United States was performed. Survey data containing provider demographics were linked with routinely collected data on spine radiograph utilization and patient characteristics aggregated at the provider level. We calculated rates and variations of spine radiographs over 12 months. Negative binomial regression was performed to identify significant predictors of high radiograph utilization and to estimate the associated incidence risk ratio. RESULTS: Complete data for 6946 doctors of chiropractic and 249193 adult patients were available for analyses. In 2010, claims were paid for a total of 91542 new patient examinations and 23369 spine radiographs (including 17511 ordered within 5 days of initial patient examination). The rate of spine radiographs within 5 days of an initial patient visit was 204 per 1000 new patient examinations. Significant predictors of higher radiograph utilization rates included the following: practicing in the Midwest or South US census regions, practicing in an urban or suburban setting, chiropractic school attended, and being a male provider in full-time practice with more than 20 years of experience. CONCLUSION: Chiropractic school attended and practice location were the most influential predictors of spine radiograph utilization among network chiropractors. This information may help to inform the development and evaluation of a tailored intervention to address overuse of radiograph utilization.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».