When boundaries blur - exploring healthcare providers' views of chiropractic interprofessional care and the Canadian Forces Health Services.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Musculoskeletal (MSK) conditions are primary reasons prohibiting Canadian Armed Forces (CAF) personnel from being deployed, with back pain the second most common activity-limiting condition. CAF provides a spectrum of services, including chiropractic care. There is a paucity of data related to chiropractic interprofessional care (IPC) within CAF healthcare settings. METHODS: A qualitative study, using an Interpretative Phenomenological Analysis (IPA) approach, involving 25 key informant interviews explored factors that impact chiropractic IPC. We used a systematic but not prescriptive process, based on a thematic analysis, to interconnect data to develop meaning and explanation. Initially, we explained and interpreted participant's experiences and meanings. Next, we used extant literature and theory, together with expert knowledge, to explain and interpret the meanings of participants' shared accounts. RESULTS: We present findings central to the domain, Role Clarity, as described in the IPC Competency Framework. Our findings call for strengthening IPC specific to MSK conditions in the CAF, including an examination of gatekeeping roles, responsibilities and outcomes. CONCLUSION: It is timely to investigate models of care that nurture and sustain inter-provider relationships in planning and coordinating evidence-based chiropractic care for MSK conditions, within the CAF, and its extended referral networks.
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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 | 0,016 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,039 | 0,027 |
| Communication savante | 0,012 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».