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Enregistrement W2768669365 · doi:10.1186/s12998-017-0165-8

The chiropractic profession: a scoping review of utilization rates, reasons for seeking care, patient profiles, and care provided

2017· review· en· W2768669365 sur OpenAlexafffund
Peter J. H. Beliveau, Jessica J. Wong, Deborah Sutton, Nir Ben Simon, André Bussières, Silvano Mior, Simon French

Notice bibliographique

RevueChiropractic & Manual Therapies · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresCentre for Interdisciplinary Research in RehabilitationOntario Tech UniversityCanadian Memorial Chiropractic CollegeMcGill UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchOntario Chiropractic AssociationQueen's University
Mots-clésChiropracticMedicinePatient careRehabilitationAlternative medicineNursingFamily medicineMedical educationPhysical therapyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Previous research has investigated utilization rates, who sees chiropractors, for what reasons, and the type of care that chiropractors provide. However, these studies have not been comprehensively synthesized. We aimed to give a global overview by summarizing the current literature on the utilization of chiropractic services, reasons for seeking care, patient profiles, and assessment and treatment provided. Methods: Systematic searches were conducted in MEDLINE, CINAHL, and Index to Chiropractic Literature using keywords and subject headings (MeSH or ChiroSH terms) from database inception to January 2016. Eligible studies: 1) were published in English or French; 2) were case series, descriptive, cross-sectional, or cohort studies; 3) described patients receiving chiropractic services; and 4) reported on the following theme(s): utilization rates of chiropractic services; reasons for attending chiropractic care; profiles of chiropractic patients; or, types of chiropractic services provided. Paired reviewers independently screened all citations and data were extracted from eligible studies. We provided descriptive numerical analysis, e.g. identifying the median rate and interquartile range (e.g., chiropractic utilization rate) stratified by study population or condition. Results: The literature search retrieved 14,149 articles; 328 studies (reported in 337 articles) were relevant and reported on chiropractic utilization (245 studies), reason for attending chiropractic care (85 studies), patient demographics (130 studies), and assessment and treatment provided (34 studies). Globally, the median 12-month utilization of chiropractic services was 9.1% (interquartile range (IQR): 6.7%-13.1%) and remained stable between 1980 and 2015. Most patients consulting chiropractors were female (57.0%, IQR: 53.2%-60.0%) with a median age of 43.4 years (IQR: 39.6-48.0), and were employed (median: 77.3%, IQR: 70.3%-85.0%). The most common reported reasons for people attending chiropractic care were (median) low back pain (49.7%, IQR: 43.0%-60.2%), neck pain (22.5%, IQR: 16.3%-24.5%), and extremity problems (10.0%, IQR: 4.3%-22.0%). The most common treatment provided by chiropractors included (median) spinal manipulation (79.3%, IQR: 55.4%-91.3%), soft-tissue therapy (35.1%, IQR: 16.5%-52.0%), and formal patient education (31.3%, IQR: 22.6%-65.0%). Conclusions: This comprehensive overview on the world-wide state of the chiropractic profession documented trends in the literature over the last four decades. The findings support the diverse nature of chiropractic practice, although common trends emerged.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,086
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,105

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,086
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,007
Bibliométrie0,0470,048
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,116
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,335 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations325
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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