Low Back Pain: Current Patterns of Canadian Physiotherapy Service Delivery
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The aim of this study was to describe the current patterns of service delivery of Canadian physiotherapy (PT) professionals working in adult musculoskeletal (MSK) outpatient practice. Methods: A total of 846 Canadian PT professionals working with an adult MSK outpatient clientele participated in an online survey about how they would treat a patient with low back pain (LBP). After reading an online clinical vignette about a fictional patient with varying insurance status, participants answered questions about how they would treat the patient (e.g., wait time, frequency and duration of treatment, time allotted for initial evaluation and treatment), about their actual practice (e.g., number of patients seen per day), and about their work setting. Results: The vignette patients with LBP would typically be seen within 2 weeks, especially in private practice, and most would receive care 2–3 times per week for 1–3 months. Initial evaluations and subsequent treatments would take 31–60 minutes. Two-thirds of participants reported treating 6–15 patients a day in their current practice setting. Differences were found between provinces and territories (with the longest wait time in Quebec), practice settings (with a longer wait time in the public sector), and insurance status (patients covered by workers' compensation are seen more frequently). Conclusion: This study adds to our knowledge of the accessibility of outpatient MSK PT services for patients with LBP in Canada, and it points to potential areas for improvement.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».