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Enregistrement W4316097107 · doi:10.1186/s12875-023-01970-5

Factors associated with referral to physiotherapists for adult patients consulting for musculoskeletal disorders in primary care; an ancillary study to ECOGEN

2023· article· en· W4316097107 sur OpenAlexaff
Matthieu Peurois, Mélanie Bertin, Natacha Fouquet, Najia Adjeroud, Yves Roquelaure, Aline Ramond‐Roquin

Notice bibliographique

RevueBMC Primary Care · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal Disorders and Rehabilitation
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReferralMedicinePhysical therapyMultidisciplinary approachMultivariate analysisHealth careFamily medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,284 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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