Musculoskeletal imaging authority, levels of training, attitude, competence, and utilisation among clinical physiotherapists in Nigeria: a cross-sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Direct-access physiotherapy practice has led to a global review of the use of differential-diagnostic modalities such as musculoskeletal imaging (MI) in physiotherapy. OBJECTIVE: To explore the MI authority, levels of training, attitude, utilisation, and competence among clinical physiotherapists in Nigeria. METHODS: This national cross-sectional study analysed a voluntary response sample of 400 Nigerian physiotherapists that completed the online version of the Physiotherapist's Musculoskeletal Imaging Profiling Questionnaire (PMIPQ), using descriptive statistics, Spearman's correlation, Mann-Whitney U, Kruskal-Wallis, and Friedman's ANOVA tests. RESULTS: Of the 400 participants, 93.2% believed that physiotherapists should use MI in clinical practice. However, only 79.8% reported having MI authority in their practice settings. The participants' median (interquartile range) levels of training =10 (24) and competence =16 (24) were moderate. Nonetheless, levels of training (χ2 [15] = 1285.899, p = 0.001), and competence (χ2 [15] = 1310.769, p < 0.001) differed across MI procedures. The level of training and competence in x-ray referral and utilisation was significantly higher than magnetic resonance imaging, computed tomography scan, ultrasonography, scintigraphy, and dual-energy x-ray absorptiometry, in that order (p < 0.05). There was a significant positive correlation between the levels of training and competence (rho =0.61, p < 0.001). The participants had a positive attitude =32 (32) and occasionally used MI in clinical practice =21 (28). CONCLUSION: Majority of the respondents believed they had MI authority although there was no explicit affirmation of MI authority in the Nigerian Physiotherapy Practice Act. Participants had a positive attitude towards MI. However, levels of MI training, competence, and utilisation were moderate. Our findings have legislative and curriculum implications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».