Impact of Radiographic Imaging of the Shoulder Joint on Patient Management: An Advanced-Practice Physical Therapist's Approach
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Recent care innovations using advanced-practice physical therapists (APPs) as alternative health care providers are promising. However, information related to the clinical decision making of APPs is limited with respect to ordering shoulder-imaging investigations and the impact of these investigations on patient management. The purpose of this study was twofold: (1) to explore the clinical decision making of the APP providing care in a shoulder clinic by examining the relationship between clinical examination findings and reasons for ordering imaging investigations and (2) to examine the impact on patient management of ordered investigations such as plain radiographs, ultrasound (US), magnetic resonance imaging (MRI), and magnetic resonance arthrogram (MRA). Method: This was a prospective study of consecutive patients with shoulder complaints. Results: A total of 300 patients were seen over a period of 12 months. Plain radiographs were ordered for 241 patients (80%); 39 (13%) received MRI, 27 (9%) US, and 7 (2%) MRA. There was a relationship between clinical examination findings and ordering plain radiographs and US (ps=0.047 to <0.0001). Plain radiographs ordered to examine the biomechanics of the glenohumeral joint affected management (χ 2 1 =8.66, p=0.003). Finding a new diagnosis was strongly correlated with change in management for all imaging investigations (ps=0.001 to <0.0001). Conclusion: Skilled, extended-role physical therapists rely on history and clinical examination without overusing costly imaging. The most important indicator of change in management was finding a new diagnosis, regardless of the type of investigation ordered.
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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) | 0,000 | 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 ».