Making Decisions about Service Provision for Clients with Low Back Pain: Perspectives of Canadian Physiotherapy Professionals
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This study identified the individuals responsible for making decisions about physiotherapy (PT) wait time, frequency of treatment, and treatment duration for persons with low back pain and determined which factors guided these decisions. Method: A cross-sectional survey was sent to Canadian PT professionals treating adult patients with musculoskeletal problems. It included a clinical vignette describing a patient with low back pain. Respondents were asked who made decisions about wait time, treatment frequency, and treatment duration as well as on which factors they based these decisions. Results: Clinicians were most often responsible for making decisions about treatment frequency and duration. Although clinicians and managers or coordinators were mainly responsible for making decisions about wait time, there was more variability depending on sector of care: in the private sector, administrative assistants played a much larger role. Clinical judgment, clinical guidelines, and patients’ demands were the predominant factors influencing wait time and frequency decisions. Treatment duration was related to patients’ goals, clinical progression, patients’ motivation, and patients’ return to work. Conclusions: Decisions about service provision for wait times are made by a range of stakeholders, and a wide variety of factors guide Canadian PT professionals’ decision making. Identifying these factors is essential for informing a discussion of decisions about evidence-based and equitable service delivery so that the actors involved can reach a consensus.
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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 | 0,007 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».