Intervention usage for the management of low back pain in a chiropractic teaching clinic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite numerous low back pain (LBP) clinical practice guidelines, published studies suggest guideline nonconcordant care is still offered. However, there is limited literature evaluating the degree to which chiropractors, particularly students, follow clinical practice guidelines when managing LBP. The aim of this study was to evaluate the frequency of use of specific interventions for LBP by students at a chiropractic teaching clinic, mapping recommended, not recommend, and without recommendation interventions based on two clinical practice guidelines. METHODS: This was a retrospective chart review of patients presenting to the Canadian Memorial Chiropractic College teaching clinic with a new complaint of LBP from January to July 2019. Interventions provided under treatment plans for each patient were extracted. Interventions were classified as recommended, not recommended, or without recommendation according to two guidelines, the NICE and OPTIMa LBP guideline. RESULTS: 1000 patient files were identified with 377 files meeting the inclusion criteria. The most frequent interventions provided to patients were manipulation/mobilization (99%) and soft tissue therapy (91%). Exercise, localized percussion, and advice and/or education were included in just under half of the treatment plans. Patient files contained similar amounts of recommended (70%) and not recommended (80%) interventions according to the NICE guideline classification, with half the treatment plans including an intervention without recommendation. Under the OPTIMa acute guideline, patient files contained similar amounts of recommended and not recommended care, while more recommended care was provided than not recommended under the OPTIMa chronic guideline. CONCLUSIONS: Despite chiropractic interns providing guideline concordant care for the majority of LBP patients, interventions classified as not recommended and without recommendation are still frequently offered. This study provides a starting point to understand the treatment interventions provided by chiropractic interns. Further research should be conducted to improve our understanding of the use of LBP guideline recommended care in the chiropractic profession. TRIAL REGISTRATION: Open Science Framework # g74e8.
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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 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».