Physical Therapy Management of Low Back Pain: A Survey of Physiotherapists’ Current Assessment and Treatment Practices
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The purpose of this study was to determine current physiotherapy practice for managing chronic low back pain (LBP). Method: We administered a cross-sectional survey to all physiotherapists working in Eastern Health (EH) Regional Health Authority, Newfoundland and Labrador, by email. To ascertain how physiotherapists assessed and treated patients with LBP, the survey included multiple-choice and open-ended questions, along with case vignettes. We explored the respondents’ confidence about implementing all aspects of guideline-based care, as well as their use of treatment outcome measures. Results: A total of 76 physiotherapists responded to the survey (84% response rate); 56 (74%) reported that they treated patients with LBP as part of their regular practice. More than half had managed LBP for more than 10 years. The most frequently used treatments were self-management advice, followed by home and supervised exercise. The majority of respondents lacked confidence about implementing cognitive–behavioural treatment techniques. The Numeric Pain Rating Scale was the most commonly used outcome measure; disability outcome measures were not frequently used. Conclusions: The majority of LBP management in EH aligns with guideline recommendations. Increased uptake of guidelines recommending assessment and management of LBP using a bio-psychosocial approach will require training and support.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».