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Enregistrement W4321461085 · doi:10.22605/rrh8098

Effectiveness of a rapid access musculoskeletal service in rural primary care

2023· article· en· W4321461085 sur OpenAlexaboutno aff
Declan Fox

Notice bibliographique

RevueRural and Remote Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal Disorders and Rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAuditReferralMedicineService (business)NursingSession (web analytics)WorkloadPhysical therapyFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Facing a crippling scarcity of community physiotherapists, a family doctor clinic in rural Canada collaborated with a highly skilled and experienced physiotherapist to provide rapid access to musculoskeletal (MSK) assessment for patients presenting to the doctor or practice nurses. METHODS: The physiotherapist saw six patients for 30 minutes each in a weekly session. He did an expert assessment and frequently found a home programme of exercises was the appropriate treatment with onward referral and/or investigation for more complex cases. RESULTS: Rapid access was provided in a convenient location. The alternative was a 12-15 month wait for physiotherapy at least 1 hour's drive away. Outcomes were good. The results of two audits will be presented. Practice use of lab tests and X-rays was reduced. MSK knowledge and skills of doctor and nurses was improved. DISCUSSION: We hypothesised that rapid access to a physiotherapist would lead to improved outcomes compared with the above-noted long wait times. We limited contact to two or, at most, three sessions - ideally just one - to safeguard our goal of rapid access. What we did not expect, and were very surprised to see, was the number of patients - approximately 75% of the total - who had good to excellent outcomes following one or two visits. We postulate that hard-pressed physiotherapy services need a new practice paradigm, using this community-based model. We recommend establishment of further pilot projects with very careful selection of practitioners and detailed evaluation of outcomes.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,968
Score d'incertitude au seuil0,471

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,310 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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