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Enregistrement W3108100137 · doi:10.3822/ijtmb.v13i4.535

Practice-Based Research Networks and Massage Therapy: a Scoping Review

2020· review· en· W3108100137 sur OpenAlexvenueno aff
Samantha Zabel, Niki Munk

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Therapeutic Massage & Bodywork Research Education & Practice · 2020
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCINAHLMassageMedicineAlternative medicineMedical educationInclusion (mineral)MEDLINENursingPsychologyPathologyPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Practice-based research networks (PBRNs) are means to connect practitioners with researchers and increase the body of rigorous research. PBRNs have been used in medicine for decades, but efforts to create PBRNs in massage therapy (MT) are limited. PURPOSE: Examine and describe the amount of and nature of MT-related publications derived from PBRN-supported endeavors. PUBLICATION SELECTION: Databases: Scopus, CINAHL, PubMed, ClinicalKey, EMBASE, Google Scholar. Keywords: massage, massage therapy, practice-based research network, PBRN. Key items: publication year, operating PBRN, article type, study design, general theme, massage therapist involvement/MT application. Inclusion Criteria: studies conducted through a PBRN using MT/massage therapists as an investigated factor; articles/editorials focused on PBRN-related MT research. RESULTS: Initial database search resulted in 444 records; 40 articles included in analysis from database search, PBRN website access, and PBRN staff contacts. Publication dates ranged from 2005 to 2019, with nearly all published since 2013. Nine PBRNs published 29 articles based on 20 studies and sub-studies as research papers (n=21) or poster/oral presentation abstracts (n=8), and articles discussing the need for PBRNs in MT (n=8). Most research studies were conducted as surveys (n=21), examining practice characteristics (n=9) and patient perspectives/utilization (n=7). Three articles discussing PBRNs in MT were not connected to any specific PBRN. CONCLUSION: The PBRN model holds promise to further the field of MT, but implementation needs significant development. Promoting the creation and growth of massage-specific PBRNs should be a focus of professional associations and research institutions to expand the body of scientific evidence supporting MT. While the United States has had the most PBRN-related research efforts, a sustainable implementation model is not evident as highlighted by inactivity from US-based PBRNs after initial productivity. An Australian PBRN may serve as a needed sustainability model for massage-related PBRNs in the US if their productivity trajectory continues.

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)0,074
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,254
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,926
Score d'incertitude au seuil0,391

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0740,254
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,004
Bibliométrie0,0360,045
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0120,015
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0060,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,614
Tête enseignante GPT0,694
Écart entre enseignants0,080 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

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

En bref

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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