Factors associated with referral to physiotherapists for adult patients consulting for musculoskeletal disorders in primary care; an ancillary study to ECOGEN
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Musculoskeletal disorders (MSD) are multifactorial requiring multidisciplinary treatment including physiotherapy. General practitioners (GP) have a central role in managing MSDs and mostly solicit physiotherapists accounting for 76.1% of physiotherapy referrals in France. Patient, physician, and contextual factors, including healthcare accessibility, can influence physiotherapy referral rates. OBJECTIVE: To identify patient, physician, and contextual factors associated with physiotherapy referral in adult patients with MSDs in general practice. METHODS: This study is based on the 2011/2012 French cross-sectional ECOGEN study. Analyses included working-age patients consulting their GP for any MSD. Physiotherapy referral was assessed initially, then adjusted multilevel logistic model analysis of patient, physician, geographical area-related factors associated with these referrals was performed. RESULTS: Among the 2305 patients included, 456 (19.8%) were referred to a physiotherapist. Following multilevel multivariate analyses, physiotherapist referral was more frequent for female patients (OR 1.28; 95% CI [1.03, 1.59]) with spinal (OR 1.47; 95% CI [1.18, 1.83]) and upper limb disorders (OR 1.66; 95% CI [1.20, 2.29]), and less frequent for patients ≥ 50 years (OR 0.69; 95% CI [0.52, 0.91]), living in deprived geographical areas (OR 0.60; 95% CI [0.40, 0.90]). GPs referred to a physiotherapist less frequently if they were ≥ 50 years (OR 0.50; 95% CI [0.39, 0.63]), had a high number of annual consultations, or were practicing in semi-urban area in a multidisciplinary team. CONCLUSION: This multilevel analysis identifies factors associated with physiotherapy referral for patients with MSDs, including living in deprived geographical areas. This constitutes an original contribution towards addressing healthcare disparities.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».