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Enregistrement W4394727797 · doi:10.3138/ptc-2023-0058

Knowledge and Care Quality of Physiotherapy Technologists in the Management of Common Shoulder Disorders: Results from a Survey in the Province of Quebec, Canada

2024· article· en· W4394727797 sur OpenAlexaffvenueabout
Annie Bélanger, Véronique Lowry, François Desmeules

Notice bibliographique

RevuePhysiotherapy Canada · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensCentre intégré universitaire de santé et de services sociaux de l'Est-de-l'Île-de-MontréalUniversité de MontréalHôpital Maisonneuve-Rosemont
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysical therapyMedicineQuality (philosophy)Family medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: In Québec, physiotherapy technologist (Phys.T.) scope of practice allows them to complete the evaluation and treat various musculoskeletal disorders, including shoulder disorders, after an initial assessment by a referring provider. They may need to re-evaluate and refer back to the providers if a patient does not progress in a satisfactory manner. Our purpose is to evaluate knowledge and care of practicing Phys.T. in identifying and managing overall care for common shoulder disorders. Method: A survey presented four clinical vignettes featuring common shoulder disorders. Survey participants provided information regarding diagnosis, imaging recommendations, specialist referrals, medical and rehabilitation care, and their confidence in managing these clinical cases. Responses were compared to recommendations from selected clinical practice guidelines (CPGs). Results: 43 Phys.T. completed the survey, with the majority accurately identifying common shoulder disorders across all vignettes (74%-94%). Compliance with CPGs was observed for rotator cuff tendinopathy (60%) and adhesive capsulitis (61%), with most Phys.T. refraining from initial imaging tests. However, a significant proportion recommended imaging for acute full-thickness rotator cuff tear (52%) and recurrent traumatic glenohumeral instability (80%), in line with CPGs. Education and exercises were prioritized in all vignettes as per CPGs, although a proportion favored passive physical modalities not endorsed by CPGs (13%-72%). Conclusion: Most Phys.T. demonstrated adequate identification and management of shoulder disorders, reflecting their collaborative role in patient care. However, discrepancies existed in adherence to evidence-based recommendations, suggesting the need for additional training to optimize care pathways and inter-professional collaborations for shoulder and musculoskeletal disorders.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,332

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,324 · 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'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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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