Understanding patient profiles and characteristics of current chiropractic practice: a cross-sectional Ontario Chiropractic Observation and Analysis STudy (O-COAST)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: There is no current detailed profile of people seeking chiropractic care in Canada. We describe the profiles of chiropractors' practice and the reasons, nature of the care provided to their patients and extent of interprofessional collaborations in Ontario, Canada. DESIGN: Cross-sectional observational study. SETTING: Primary care setting in Ontario, Canada. PARTICIPANTS: We randomly recruited chiropractors from a list of registered chiropractors (n=3978) in active practice in 2015. Of the 135 randomly selected chiropractors, 120 were eligible, 43 participated and 42 completed the study. OUTCOME MEASURES: Each chiropractor recorded information for up to 100 consecutive patient encounters, documenting patient health profiles, reasons for encounter, diagnoses and care provided. Descriptive statistics summarised chiropractor, patient and encounter characteristics, with analyses accounting for clustering and design effects. RESULTS: Chiropractors provided data on 3523 chiropractor-patient encounters. More than 65% of participating chiropractors were male, mean age 44 years and had practised on average 15 years. The typical patient was female (59% of encounters), between 45 and 64 years (43%) and retired (21%) or employed in business and administration (13%). Most (39.4%) referrals were from other patients, with 6.8% from physicians. Approximately 68% of patients paid out of pocket or claimed extended health insurance for care. Most common diagnoses were back (49%, 95% CI 44 to 56) and neck (15%, 95% CI 13 to 18) problems, with few encounters related to maintenance/preventive care (0.86%, 95% CI 0.2 to 3.9) and non-musculoskeletal problems (1.3%, 95% CI 0.7 to 2.3). The most common treatments included spinal manipulation (72%), soft tissue therapy (70%) and mobilisation (35%). CONCLUSIONS: This is the most comprehensive profile to date of chiropractic practice in Canada. People who present to Ontario chiropractors are mostly adults with a musculoskeletal condition. Our results can be used by stakeholders to make informed decisions about workforce development, education and healthcare policy related to chiropractic care.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».