How Do Physical Therapists Treat People with Knee Osteoarthritis, and What Drives Their Clinical Decisions? A Population-Based Cross-Sectional Survey
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: It is unclear how physical therapists in Florida currently treat people with knee osteoarthritis and whether current best evidence is used in clinical decision making. Methods: We conducted a survey of physical therapists in Florida. We assessed the perceived effectiveness and actual use of physical therapy (PT) interventions and quantified the association between the actual use of interventions and different characteristics of physical therapists. Results: A total of 413 physical therapists completed the survey. Most respondents perceived therapeutic exercise (94%) and education (93%) as being effective or very effective. Interventions least perceived as effective or very effective were electrotherapy (28%), wedged insole (20%), and ultrasound (19%). Physical therapists who followed the principles of evidence-based practice were more likely to use therapeutic exercise (OR 3.89; 95% CI: 1.21, 12.54) and education (OR 3.63; 95% CI: 1.40, 9.43) and less likely to use ultrasound (OR 0.32; 95% CI: 0.16, 0.63) and electrotherapy (OR 0.32; 95% CI: 0.17, 0.58). Results also indicated that older physical therapists were more likely to use ultrasound (OR 3.57; 95% CI: 1.60, 7.96), electrotherapy (OR 2.53; 95% CI: 1.17, 5.47), kinesiology tape (OR 3.82; 95% CI: 1.59, 9.18), and ice (OR 1.95; 95% CI: 1.02, 3.73). Conclusions: In line with clinical guidelines, most physical therapists use therapeutic exercise and education to treat people with knee osteoarthritis. However, interventions that lack scientific support, such as electrotherapy and ultrasound, are still used. A modifiable therapist characteristic, adherence to evidence-based practice, is positively associated with the use of interventions supported by scientific evidence.
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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 | 0,002 | 0,014 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».