MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2417048151

Self-reported attitudes, skills and use of evidence-based practice among Canadian doctors of chiropractic: a national survey.

2015· article· en· W2417048151 sur OpenAlexaffabout
André Bussières, Lauren Terhorst, Matthew Leach, Kent Stuber, Roni Evans, Michael Schneider

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensCanadian Memorial Chiropractic CollegeUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChiropracticMedical educationEvidence-based practiceClinical PracticePsychologyFamily medicineMedicineAlternative medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To identify Canadian chiropractors' attitudes, skills and use of evidence based practice (EBP), as well as their level of awareness of previously published chiropractic clinical practice guidelines (CPGs). METHODS: 7,200 members of the Canadian Chiropractic Association were invited by e-mail to complete an online version of the Evidence Based practice Attitude & utilisation SurvEy (EBASE); a valid and reliable measure of participant attitudes, skills and use of EBP. RESULTS: Questionnaires were completed by 554 respondents. Most respondents (>75%) held positive attitudes toward EBP. Over half indicated a high level of self-reported skills in EBP, and over 90% expressed an interest in improving these skills. A majority of respondents (65%) reported over half of their practice was based on evidence from clinical research, and only half (52%) agreed that chiropractic CPGs significantly impacted on their practice. CONCLUSIONS: While most Canadian chiropractors held positive attitudes towards EBP, believed EBP was useful, and were interested in improving their skills in EBP, many did not use research evidence or CPGs to guide clinical decision making. Our findings should be interpreted cautiously due to the low response rate.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,095
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,220
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,095
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,537
Tête enseignante GPT0,510
Écart entre enseignants0,027 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations62
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePubMedMême sujetHealth Sciences Research and EducationTravaux en français237 207