Prevalence and practice characteristics of urban and rural or remote Australian chiropractors: Analysis of a nationally representative sample of 1830 chiropractors
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the prevalence and clinical management characteristics of chiropractors practising in urban and rural or remote Australia. DESIGN: A cross-sectional analysis of the Australian Chiropractic Research Network project data. SETTING: Nationally representative sample of registered chiropractors practising in Australia. PARTICIPANTS: Chiropractors who participated in the Australian Chiropractic Research Network project and answered a question about practising in urban or rural or remote areas in the practitioner questionnaire. MAIN OUTCOME MEASURE: The demographics, practice characteristics and clinical management of chiropractors. RESULTS: The majority of chiropractors indicated that they practise in urban areas only, while 22.8% (n = 435) practice in rural or remote areas only and 4.0% (n = 77) practice in both urban and rural or remote areas. Statistically significant predictors of chiropractors who practice in rural or remote areas, as compared to urban areas, included more patient visits per week, practising in more than one location, no imaging facilities on site, often treating degenerative spinal conditions or migraine, often treating people aged over 65 years, frequently treating Aboriginal and Torres Strait Islander people and frequently using biomechanical pelvic blocking or the sacro-occipital technique. CONCLUSION: A substantial number of chiropractors practice in rural or remote Australia and these rural or remote-based chiropractors are more likely to treat a wide range of musculoskeletal cases and include an Indigenously diverse group of patients than their urban-located colleagues. Unique practice challenges for rural or remote chiropractors include a higher workload and a lack of diagnostic tools. Chiropractors should be acknowledged and considered within rural or remote health care policy and service provision.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».