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Enregistrement W4229375958 · doi:10.1186/s12998-022-00432-6

The impact and public health response of chiropractors to the COVID-19 pandemic: a survey across four continents

2022· article· en· W4229375958 sur OpenAlexaffabout
Craig Moore, Arnold Yu Lok Wong, Katie de Luca, Diana De Carvalho, Melker S. Johansson, Katherine A. Pohlman, Amy L. Miller, Martha Funabashi, Paul Dougherty, Simon French, Jon Adams, Greg Kawchuk

Notice bibliographique

RevueChiropractic & Manual Therapies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control and Ventilation
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversité du Québec à Trois-RivièresCanadian Memorial Chiropractic CollegeMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesDansk Kiropraktor Forening
Mots-clésMedicinePandemicPublic healthChiropracticHealth careFamily medicinePersonal protective equipmentRehabilitationOdds ratioNursingCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Alternative medicinePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The unprecedented impact of COVID-19 on healthcare professionals has implications for healthcare delivery, including the public health guidance provided to patients. This study aims to assess the response and impact of COVID-19 on chiropractors internationally, and examines the public health response of chiropractors to the COVID-19 pandemic practising under a musculoskeletal spine-care versus subluxation-based care paradigm. METHODS: A survey was distributed to chiropractors in Australia, Canada, Denmark, Hong Kong, United Kingdom and United States (Oct. 2nd-Dec. 22nd, 2020) via professional bodies/publications, and social media. Questions were categorised into three domains: socio-demographic, public health response and business/financial impact. Multivariable logistic regression explored survey items associated with chiropractors practising under different self-reported paradigms. RESULTS: A total of 2061 chiropractors representing four global regions completed the survey. Our recruitment method did not allow the calculation of an accurate response rate. The vast majority initiated COVID-19 infection control changes within their practice setting, including increased disinfecting of treatment equipment (95%), frequent contact areas (94%) and increased hand hygiene (94%). While findings varied by region, most chiropractors (85%) indicated that they had implemented regulator advice on the use of personal protective equipment (PPE). Suspension of face-to-face patient care during the peak of the pandemic was reported by 49% of the participants with 26% implementing telehealth since the pandemic began. Chiropractors practising under a musculoskeletal spine-care paradigm were more likely to implement some/all regulator advice on patient PPE use (odds ratio [OR] = 3.25; 95% confidence interval [CI]: 1.57, 6.74) and practitioner PPE use (OR = 2.59; 95% CI 1.32, 5.08); trust COVID-19 public health information provided by government/World Health Organisation/chiropractic bodies (OR = 2.47; 95% CI 1.49, 4.10), and initiate patient telehealth in response to COVID-19 (OR = 1.46; 95% CI 1.02, 2.08) compared to those practising under a subluxation-based paradigm. CONCLUSIONS: Chiropractors who responded to our survey made substantial infectious control changes in response to COVID-19. However, there was regional variation in the implementation of the advised practitioner and patient use of PPE and limited overall use of telehealth consultations by chiropractors during COVID-19. Musculoskeletal spine-care chiropractors were more adaptive to certain COVID-19 public health changes within their practice setting than subluxation-based chiropractors.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,214
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,154
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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