Knowledge and Use of, and Attitudes toward, Non-Steroidal Anti-Inflammatory Drugs (NSAIDs) in Practice: A Survey of Ontario Physiotherapists
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To investigate Ontario physiotherapists' knowledge and use of, and attitudes toward, non-steroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDs) to identify whether there is a need for physiotherapists to receive education specific to NSAIDs. Method: An existing survey instrument was modified and tested by five Ontario physiotherapists. The final version was distributed electronically to approximately 4,400 Ontario Physiotherapy Association members as a self-administered online questionnaire. Results: A total of 294 physiotherapists responded to the survey (response rate=6.7%). Respondents demonstrated variability in their knowledge of NSAID contraindications, side effects, and drug interactions. Most respondents (62.6%) were incorrect or unsure about where and how to obtain most NSAIDs, and most demonstrated incorrect or uncertain knowledge of the relevant legislation. Despite this lack of knowledge, 50% of respondents recommend NSAIDs to their patients. Conclusions: Many Ontario physiotherapists who participated in this survey recommend NSAIDs to their patients despite having a variable understanding of the legislation and medication-related factors. A lack of thorough knowledge of risks and contraindications has implications for patient safety. Physiotherapists who incorporate medications into their practice should access comprehensive information on appropriate NSAID use and should inform themselves about legislative restrictions to ensure that associated treatment is provided in a manner that is evidence based, safe, and in keeping with regulatory boundaries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».