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Enregistrement W3013006036 · doi:10.1186/s12913-020-05146-0

Medical and allied health service use during acute and chronic post-injury periods in whiplash injured individuals

2020· article· en· W3013006036 sur OpenAlexaff
Carrie Ritchie, Ashley Smith, Michele Sterling

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesInstitute for Safety, Compensation and Recovery ResearchWorkSafe VictoriaMonash UniversityTransport Accident Commission
Mots-clésMedicineChiropracticPopulationWhiplashHealth administrationPhysical therapyOccupational safety and healthNeck painPoison controlChronic painPublic healthEmergency medicineNursingAlternative medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Individuals with whiplash associated disorder (WAD) frequently experience neck pain in addition to other physical, psychological and social symptoms. Consequently, treatment is sought from a variety of health professionals. The limited data available about health services use in this population are conflicting. This study aimed to characterise health service use in individuals with WAD from a motor vehicle crash. METHODS: Medical (general practitioner (GP), medical specialist, emergency services (ED), radiology - x-ray, computed tomography, magnetic resonance imaging, ultrasound) and allied health service (physiotherapy, chiropractor, psychologist, osteopath, occupational therapy) use during acute (< 12 weeks) and chronic (12 weeks to 2 years) post-injury periods were analysed in adults claiming compensation for WAD in the no-fault jurisdiction of Victoria, Australia (n = 37,315). RESULTS: Most WAD claimants had an acute post-injury health service payment (95%, n = 35,348), and approximately one-third (29%, n = 10,871) had a chronic post-injury health service payment. During an acute post-injury period, the most frequently compensated services were for: ED (82% of acute claimants), radiology (56%), and medical specialist (38%). Whereas, physiotherapy (64.4% of chronic claimants), GP (48.1%), and radiology (34.6%) were the most frequently paid services during the chronic period. Females received significantly more payments from physiotherapists (F = 23.4%, M = 18%, z = - 11.3, p < .001, r = 0.13), chiropractors (F = 7.4%, M = 5.6%, z = - 6.3, p < .001, r = 0.13), and psychologists (F = 4.2%, M = 2.8%, z = - 6.7, p < .001, r = 0.18); whereas, males received significantly more medical services payments from medical specialists (F = 41.8%, M = 43.8%, z = - 3.7, p < .001, r = 0.03), ED (F = 74.0%, M = 76.3%, z = - 4.9, p < .001, r = 0.03) and radiology (F = 58.3%, M = 60.1%, z = - 3.4, p < .001, r = 0.02). CONCLUSIONS: Individuals with WAD claimed for a range of health services. Radiology imaging use during the acute post-injury period, and physiotherapy and chiropractor service use during the chronic post-injury period appeared concordant with current WAD management guidelines. Conversely, low physiotherapy and chiropractic use during an acute post-injury period, and high radiology and medical specialists use during the chronic post-injury period appeared discordant with current guidelines. Strategies are needed to help inform medical health professionals of the current guidelines to promote early access to health professionals likely to provide an active approach to treatment, and to address unnecessary referral to radiology and medical specialists in individuals with on-going WAD.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,381 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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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