A Survey of Healthcare Practitioners on Myofascial Pain Criteria
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The goal of this study was to assess agreement on signs and symptoms of myofascial pain for chiropractors, physicians, and registered massage therapists. METHODS: 337 healthcare practitioners participated in the survey. The questionnaire probed clinician agreement with the chosen signs and symptoms using a 7-point agreement scale (1 = absolutely agree, 7 = absolutely disagree). Agreement was assessed using intraclass correlation within chiropractor, physician, and registered massage therapist groups and across all groups. Descriptive statistics, including mean response values, were used to assess which signs or symptoms were most often associated with myofascial pain. RESULTS: There was poor agreement within chiropractors, physicians, and registered massage therapists on the criteria that represent myofascial pain syndrome. Physicians and massage therapists were in agreement on 4 items and disagreed on 2 items. Chiropractors were in agreement on a different set of signs and symptoms relative to physicians and registered massage therapists, and they expressed neutrality on most statements in the questionnaire. Registered massage therapists were in most agreement amongst each other as a group (intraclass correlation coefficient [ICC] = 0.80) relative to chiropractors (ICC = 0.59) and physicians (ICC = 0.51). DISCUSSION: Our results suggest that there is a lack of agreement within and between healthcare practitioner groups on the signs and symptoms that define myofascial pain syndrome. We suggest the demonstrated variability in diagnostic knowledge be remedied through the establishment and universal use of official validated criteria. Future research should focus on developing criteria specific to myofascial pain syndrome. Finally, knowledge translation strategies may be implemented to increase clinician knowledge of available criteria.
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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 | 0,008 | 0,034 |
| 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 découle