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Enregistrement W3004380281 · doi:10.1186/s13047-020-0372-8

Symptomatic pes planus in children: a synthesis of allied health professional practices

2020· article· en· W3004380281 sur OpenAlexaff
Stewart C. Morrison, Madeleine Tait, Elaine Bong, Kyra Kane, Christopher Nester

Notice bibliographique

RevueJournal of Foot and Ankle Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLower Extremity Biomechanics and Pathologies
Établissements canadiensSaskatchewan HealthSaskatchewan Health Authority
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPodiatristMedicinePodiatryIntervention (counseling)Foot (prosody)Health professionalsAllied health professionsPhysical therapyFamily medicineRehabilitationNursingAlternative medicineHealth careSurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This study sought to explore professional perspectives on the assessment and management of symptomatic pes planus in children. METHODS: Data was collected from three professional groups (podiatrists, physiotherapists, and orthotists) with experience of managing foot problems in children. The survey was undertaken in the United Kingdom via a self-administered, online survey. Data was captured over a four-month period in 2018. RESULTS: Fifty-five health professionals completed the survey and the results highlighted that assessment techniques varied between professions, with standing tip-toe and joint range of motion being the most common. Treatment options for children were diverse and professionals were adopting different strategies as their first line intervention. All professions used orthoses. CONCLUSIONS: There were inconsistencies in how the health professionals assessed children presenting with foot symptoms, variation in how the condition was managed and differences in outcome measurement. These findings might be explained by the lack of robust evidence and suggests that more effort is needed to harmonise assessment and treatment approaches between professions. Addressing discrepancies in practice could help prioritise professional roles in this area, and better support the management of children with foot pain.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,556
Score d'incertitude au seuil0,188

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,087
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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