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Enregistrement W4387232063 · doi:10.26603/001c.87813

On Putting an End to the Backlash Against Electrophysical Agents

2023· article· en· W4387232063 sur OpenAlexaff
Alain-Yvan Belanger, David M. Selkowitz, Daryl Lawson

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sports Physical Therapy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusicians’ Health and Performance
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRhetoricScrutinyAccreditationPsychological interventionPublic relationsMedicinePolitical scienceMedical educationPsychologyLawNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electrophysical agents (EPAs) are core therapeutic interventions in academic physical therapy curricula around the world. They are used concomitantly with several other therapeutic interventions such as exercise, manual therapy techniques, medications, and surgery for the management of a wide variety of soft tissue disorders. Over the past decade, the practice of EPAs has been the subject of intense scrutiny in the U.S. This has been colored by some physical therapists publicly engaging in bashing rhetoric that has yet to be officially and publicly addressed by the guiding organizations which, together, regulate the practice of physical therapy in this country. Published in world renowned public media are unsubstantiated mocking remarks against the practice of EPAs and unethical allegations against its stakeholders. This rhetoric suggests that EPA interventions are "magical" treatments and that those practitioners who include them in their plans of care may be committing fraud. Such bashing rhetoric is in striking contradiction to the APTA's Guide to Physical Therapist Practice 4.0, which lists EPAs as one of its categories of interventions, the CAPTE's program accreditation policy, and the FSBPT's national licensing exam. The purpose of this commentary is to expose the extent of this discourse and to call to action the APTA, CAPTE, and FSBPT organizations, as well as physical therapists, with the aim at putting an end to this rhetoric.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,058
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,089

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,058
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0150,046
Communication savante0,0160,014
Science ouverte0,0040,007
Intégrité de la recherche0,0390,049
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,336 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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