Association between physiotherapy utilization and medical healthcare utilization and costs in adults with back pain from Ontario, Canada: a population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: This study examined the association between physiotherapy utilization and subsequent medical healthcare utilization and costs in a population-based sample of adults with back pain in Ontario. We conducted a population-based cohort study of Ontario respondents with back pain (≥18 years) of the Canadian Community Health Survey 2003 to 2010 cycles, linked to health administrative data up to 2018. Physiotherapy utilization was defined as self-reported consultation with a physiotherapist in the past 12 months. A propensity score-matched cohort was conducted to match adults with and without physiotherapy utilization, accounting for potential confounders. We assessed associations using negative-binomial and linear (log-transformed) regression to evaluate outcomes of healthcare utilization (back pain-specific and all-cause) and costs, respectively, at 1- and 5-year follow-up. There were 4343 pairs of matched respondents. Compared with those who did not receive physiotherapy, adults who received physiotherapy were more likely to have back pain-specific physician visits (RR women (5years) = 1.48, 95% CI 1.24-1.75; RR men (5years) = 1.42, 95% CI 1.10-1.84). Women who received physiotherapy had 1.11 times the rate of all-cause physician visits (RR 1year = 1.11, 95% CI 1.02-1.20), and men who received physiotherapy had 0.84 times the rate of all-cause hospitalizations (RR 5years = 0.84, 95% CI 0.71-0.99) than those who did not. There was no association between physiotherapy utilization and healthcare costs. Adults with back pain who received physiotherapy are more likely to have back pain-specific physician visits up to 5-year follow-up than those who did not. Physiotherapy utilization is linked to some sex-based differences in all-cause healthcare utilization but not differences in costs. Findings inform interprofessional collaboration and allied healthcare delivery for back pain in Ontario.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».