Medical Provider Recommendations to Massage Therapy: a Card Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Communication between massage therapy patients and their medical providers has not been widely described, especially with respect to health care in the United States. PURPOSE: To examine which type of medical providers recommend massage therapy (MT), and how often massage therapy patients tell their providers about their treatment. SETTING: Independent massage therapy practices in a Practice-based Research Network (PBRN) in Northeast Ohio. PARTICIPANTS: 21 licensed massage therapists (LMT). RESEARCH DESIGN: A cross-sectional descriptive study. For consecutive, nonrepeating visits to their practices, each LMT completed up to 20 cards with information on the patient and visit. Analysis compared visits for patients based on whether they reported telling their health provider about their use of MT or being recommended for massage by a health provider. RESULTS: Among 403 visits to 21 LMTs, 51% of patients had told their primary care clinician about seeing an LMT, and for 23%, a health-care provider had recommended visiting an LMT for that visit. Patients who told their primary care provider that they use massage therapy were more likely to be established patients, or to be seen for chronic pain complaints. Visits recommended by a physician were more likely to be for chronic conditions. CONCLUSION: Patients who are established in the massage practice and those receiving massage for a specific condition are more likely to tell their primary care provider that they use massage and are also more likely to have been recommended for massage by a health-care provider. This information will help LMTs target and inform patients about the importance of talking with their health-care providers about their use of massage, and provide LMTs with a starting point of which types of health-care providers already recommend massage. This information will further open the dialogue about the integration of massage therapy in conventional health care.
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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 | 0,008 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».