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Enregistrement W2106959998 · doi:10.1515/jcim-2012-0044

Research utilization and evidence-based practice among Saskatchewan massage therapists

2013· article· en· W2106959998 sur OpenAlexaffabout
D. Gowan-Moody, Anne Leis, Sylvia Abonyi, Michael P. Epstein, Kalyani Premkumar

Notice bibliographique

RevueJournal of Complementary and Integrative Medicine · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMassageMedicinePhysical therapyAlternative medicineMEDLINEFamily medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While massage therapy (MT) is an increasingly used health care service with a growing evidence base, there is insufficient information about the extent to which MT practice is evidence-based. The purpose of this study was to provide a comprehensive view of Saskatchewan MT's research utilization to inform the development of evidence-based massage therapy practice. The main objectives of the study were to describe MT's perceptions of research, their appraised self-efficacy in research literacy and to identify the characteristic of practitioners who use research. Using a survey design all 815 registered members of the Massage Therapist Association of Saskatchewan were invited to complete a mail-out questionnaire. A total of 333 questionnaires were completed and returned for a 41% response rate. Univariate and logistic regression analysis was conducted using SPSS 17.0. While overall perceptions of research were positive, self-efficacy in research literacy was low and research utilization was limited. Characteristics associated with research use included referring to online research databases and peer-reviewed journals, belief that practice should be based on research, and 20 or greater hours per week of practice. Provincial regulatory status may be the first step to quality service delivery and research literacy training and support is needed for practitioners.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,726
Score d'incertitude au seuil0,545

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,436
Tête enseignante GPT0,587
Écart entre enseignants0,151 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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