Frequency of use of diagnostic and manual therapeutic procedures of the spine taught at the Canadian Memorial Chiropractic College: A preliminary survey of Ontario chiropractors. Part 1 - practice characteristics and demographic profiles.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Students learn a plethora of physical examination and manual therapy procedures over the course of their chiropractic education. However, it is uncertain to what extent they continue to use these procedures in practice after graduation. OBJECTIVE: The purpose of this study was to determine which diagnostic and therapeutic procedures of the spine are most commonly utilized by chiropractors practicing in Ontario. In Part 1 of this study (presented here), the demographics and practice patterns of the respondents are presented. Part 2 of this study will present the results of the utilization rates of diagnostic and therapeutic procedures used by respondents. METHODS: The study consisted of a paper-based survey that was sent to 500 pseudo-randomly selected Ontario chiropractors who responded confidentially. Survey questions inquired into demographic and practice style characteristics. RESULTS: There were 108 respondents to the survey, giving a response rate of 22.4%. Many chiropractors self-identified themselves with more than one practice style characteristic such as 72.4% of the self-described pain-based chiropractors who also described themselves as evidence-based, compared with 51.9% of subluxation-based chiropractors who also described themselves as evidence-based. Diversified technique was the most commonly employed technique used by 90.7% of respondents, followed by trigger point therapy indicated by 57.4% of respondents. CONCLUSIONS: Despite a low response rate, respondents reported practice characteristics in this study that were similar to practice characteristics previously published, particularly in terms of professional demographics and techniques employed. While Diversified was the most commonly used technique, respondents reported higher levels of use of proprietary soft tissue techniques systems and upper cervical techniques than have been previously reported.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».