Specialty Differences in Initial Evaluation of Patients With Non-Acute Musculoskeletal Pain
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To explore medical diagnostic testing of new cases of musculoskeletal (MSK) conditions associated with chronic pain. METHODS: We analyzed nationally representative cross-sectional data of people having visits with a new likely chronic MSK pain condition. We documented depression screening and prescribing of diagnostic imaging and blood tests and explored associations between patient and provider factors for each. RESULTS: Over the 9 years of the survey, there were 11,994 initial visits for chronic MSK pain, an average of 36.8 million weighted visits per year or approximately 11.8% of the population. Proportions for depression screening, prescribed imaging, and blood tests were 1.79%, 36.34%, and 9.70%, respectively. People on any public health insurance had twice the increased relative odds to be screened for depression. Orthopedists had 3 times increased relative odds to prescribe imaging compared with family physicians; oncologists had 4 times increased relative odds to prescribe blood tests. Survey year was significantly associated with depression screening and ordering any type of imaging. CONCLUSIONS: Observed rates of depression screening and nonindicated imaging for patients with chronic MSK pain have fluctuated over time. The impact of these fluctuations on clinical practice is as yet unknown. The type of nonrecommended actions varied by specialty of physician.
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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 | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».