Physical Therapists’ Ability to Distinguish Between Inflammatory and Noninflammatory Arthritis and to Appropriately Refer Patients to a Rheumatologist
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate whether physical therapists (PTs) can correctly identify new-onset inflammatory arthritis; to assess whether PTs are aware that cases of new-onset inflammatory arthritis should be referred to a rheumatologist; to explore the comfort level of PTs to refer to medical specialists; and to determine factors associated with correctly identifying inflammatory arthritis and referring to a rheumatologist. METHODS: We sent a questionnaire to PTs in 2 Canadian provinces describing 4 case scenarios (new-onset rheumatoid arthritis [RA], knee osteoarthritis [OA], new-onset ankylosing spondylitis [AS], and low back pain [LBP]). Participants were asked to identify probable medical diagnoses and indicate their plan of action. We described the frequencies of our outcomes and used logistic regression to explore associated factors. RESULTS: A total of 352 PTs responded. The proportions who correctly identified each of the 4 cases were 90%, 83%, 77%, and 100%, respectively, for RA, OA, AS, and LBP. Among those, 77%, 30%, 73%, and 3%, respectively, indicated that it was "very important" or "extremely important" to refer to a rheumatologist. Approximately two-thirds felt "extremely comfortable" or "quite comfortable" to refer to a specialist. PTs working in rural areas were less likely to refer. CONCLUSION: Most PTs correctly identified the clinical cases and were aware of the importance of prompt referral to a rheumatologist for inflammatory disease. Most indicated that it was not very important to refer those with OA and LBP. This implies that many PTs can distinguish between inflammatory and noninflammatory conditions and appropriately refer patients with suspected inflammatory arthritis to a rheumatologist.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».