Exploring the use of ultrasound imaging by physiotherapists: An international survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: National surveys in New Zealand, Australia and the United Kingdom suggest ultrasound imaging (USI) use by physiotherapists is increasing. However, concerns exist regarding clarity for scopes of practice, and availability and standardisation of training. OBJECTIVES: To investigate physiotherapists' understanding of scopes of practice for the use of USI; clarify the professional contexts, clinical uses and levels of training; and identify barriers preventing physiotherapists' USI use. DESIGN: A cross-sectional, observational survey. METHODS: An Internet-based survey, offered in 20 different languages, was used including items covering five domains: (1) demographic and professional characteristics; (2) knowledge of scope of practice; (3) USI use; (4) USI training content and duration; and (5) perceived barriers to physiotherapists' use of USI. RESULTS: 1307 registered physiotherapists from 49 countries responded; 30% were unsure of the scope of practice for physiotherapists' USI use. 38% of participants were users of USI, reporting varied contexts and clinical uses, reflected in the broader categories of: (i) biofeedback; (ii) diagnosis; (iii) assessment; (iv) injection guidance; (v) research; (vi) and teaching. The training users received varied, with formal training more comprehensive. 62% were non-users, the most common barrier was lack of training (76%). CONCLUSION: These findings suggest physiotherapists' USI use is increasing in various contexts; however, there is uncertainty regarding scopes of practice. There are discrepancies in training offered, with a lack of training the most common barrier to physiotherapists' use of USI. International guidelines, including a USI training framework, are needed to support the consistent and sustainable use of USI in physiotherapy.
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 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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».