The profile of older adults seeking chiropractic care: a secondary analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Musculoskeletal conditions are the primary reason older adults seek general medical care, resulting in older adults as the highest consumers of health care services. While there is high use of chiropractic care by older adults, there is no recent, specific data on why older adults seek chiropractic care and how chiropractors manage conditions. Therefore, the purpose of this study was to describe the demographic characteristics of older adults seeking chiropractic care, and to report problems diagnosed by chiropractors and the treatment provided to older adults who seek chiropractic care. Methods A secondary data analysis from two, large cross-sectional observational studies conducted in Australia (COAST) and Canada (O-COAST). Patient encounter and diagnoses were classified using the International Classification of Primary Care, 2nd edition (ICPC-2), using the Australian ICPC-2 PLUS general practice terminology and the ICPC-2 PLUS Chiro terminology. Descriptive statistics were used to summarize chiropractor, patient and encounter characteristics. Encounter and patient characteristics were compared between younger (< 65 years old) and older (≥65 years old) adults using χ 2 tests or t-tests, accounting for the clustering of patients and encounters within chiropractors. Results A total of 6781 chiropractor–adult patient encounters were recorded. Of these, 1067 encounters were for persons aged > 65 years (16%), from 897 unique older patients. The most common diagnosis within older adult encounters was a back problem (56%), followed by neck problems (10%). Soft tissue techniques were most frequently used for older patients (85 in every 100 encounters) and in 29 of every 100 encounters, chiropractors recommended exercise to older patients as a part of their treatment. Conclusions From 6781 chiropractor–adult patient encounters across two countries, one in seven adult chiropractic patients were > 65 years. Of these, nearly 60% presented with a back problem, with neck pain and lower limb problems the next most common presentation to chiropractors. Musculoskeletal conditions have a significant burden in terms of disability in older adults and are the most commonly treated conditions in chiropractic practice. Future research should explore the clinical course of back pain in older patients seeking chiropractic care and compare the provision of care to older adults across healthcare professions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».