Symptoms patients receiving manual therapy experienced and perceived as adverse: a secondary analysis of a survey of patients’ perceptions of what constitutes an adverse response
Notice bibliographique
Résumé
Background: Previous qualitative studies demonstrated that the process by which patients determined whether a response to manual therapy is adverse is very complex. However, it remains unknown which responses to manual therapy patients perceived as adverse.Objective: To describe symptoms patients experienced and perceived as adverse following manual therapy and to explore predictors of adverse responses (AR) for the body region with the greatest number of AR. We hypothesized that patients receiving manual therapy for neck conditions would present with more symptoms perceived as AR.Methods: This was a secondary analysis of a previous cross-sectional survey of 324 patients receiving manual therapy from Canadian physiotherapists. It included questions regarding symptoms patients experienced after a treatment including manual therapy and perceived as adverse. Poisson and negative binomial regression were used to determine factors associated with the number of symptoms that patients experienced and perceived as adverse.Results: Symptoms that affected patient’s functionality were most often perceived as AR. The neck region was the body part with the greatest number of perceived AR (n = 83). Patients with neck pain who agreed that education may change their experience with AR had a lower incidence rate of AR.Conclusion: Findings indicate that communication regarding post-treatment symptoms between clinicians and patients is important and can potentially influence patients’ perception of post-treatment symptoms.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».