Self-reported use of family physician, chiropractor and physiotherapy services among adult Canadians with chronic back disorders: an observational study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic back disorders (CBD) are prevalent, costly, and among the most common reasons for seeking primary care; however, little is known regarding the comparative use of family physician, chiropractic, and physiotherapy services among people with CBD in Canada. Elucidating these differences may identify potential gaps in access to care and inform the development of strategies to improve access. The research objectives were to investigate patterns of health care use and to profile factors associated with self-reported use of family physicians, chiropractors, and physiotherapists among adult Canadians with CBD. METHODS: The combined 2009 and 2010 Canadian Community Health Surveys conducted by Statistics Canada were used to investigate self-reported health care use among adults with CBD. This complex survey employs population weights and bootstrapping to be representative of the Canadian population. Following descriptive analyses, we used multiple logistic regression to profile self-reported health care use while statistically controlling for possible confounding effects. RESULTS: The majority of adult respondents with CBD sought care only with a family physician (53.8%), with 20.9% and 16.2% seeking care with combined family physician/chiropractor or family physician/physiotherapist, respectively. Few respondents sought care only with a chiropractor (2.5%) or physiotherapist (1.0%). After adjustment, differential patterns of utilization (p < 0.05) were evident between provider groups with respect to age, gender, socioeconomic status, rural/urban residence, functional limitations, and presence of co-morbidities. CONCLUSIONS: This research highlights potential inequities in access to physiotherapists and chiropractors in relation to family physicians among adult Canadians with CBD, particularly among lower socioeconomic status and rural/remote populations.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».