Enhancing Pelvic Health: Optimizing the Services Provided by Primary Health Care Teams in Ontario by Integrating Physiotherapists
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The purpose of this review was threefold: (1) to outline the current landscape of service provision for two common pelvic floor disorders, urinary incontinence (UI) and pelvic organ prolapse (POP); (2) to describe common pelvic floor dysfunctions (UI and POP) and the associated evidence-based, conservative care; and (3) to present the potential to integrate physiotherapists into inter-professional primary health care teams to optimize the provision of care for these disorders. Method: A literature review was undertaken and a case study was developed to describe evidence-informed conservative care for pelvic floor dysfunctions. Results: A variety of models exist to treat pelvic floor disorders. Physiotherapists and nurses are key care providers, and their scope and care provision overlaps. In Ontario specifically, both nurses and physiotherapists with additional postgraduate training in pelvic floor disorders are integrated into primary health care, but only to a very limited degree, and they are arguably well positioned to leverage their skills in their respective scopes of practice to optimize the provision of pelvic health care. Conclusions: Physiotherapists and nurses are shown to be key providers of effective, conservative care to promote pelvic health. There is an opportunity to integrate these types of provider into primary care organizations in Ontario; this collaborative care could translate into improved outcomes for patients and the health care system at large.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».