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Enregistrement W4394851332 · doi:10.1016/j.bas.2024.102812

Prevalence and characteristics of healthcare utilization with different providers among Canadians with chronic back problems: A population-based study

2024· article· en· W4394851332 sur OpenAlexafffundabout
Jessica J. Wong, Dan Wang, Sheilah Hogg‐Johnson, Silvano Mior, Pierre Côté

Notice bibliographique

RevueBrain and Spine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensOntario Tech UniversityCanadian Memorial Chiropractic CollegeUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchEuropean Chiropractors' UnionUniversity of Ontario Institute of Technology
Mots-clésChiropracticMedicineHealth carePoisson regressionFamily medicineSocioeconomic statusPopulationAlternative medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Understanding healthcare utilization by Canadians with back problems informs healthcare planning nationally. Research question: What is the prevalence of utilization of healthcare providers (medical doctors, chiropractors, physiotherapists, nurses), and associated characteristics among Canadians with chronic back problems (2001-2016)? Material and methods: This population-based study used Canadian Community Health Survey data (2001-2016) restricted to respondents with chronic back problems (aged ≥12 years). We used self-reported consultation with healthcare providers (medical doctors, chiropractors, physiotherapists, nurses) from 2001-2010, and self-reported regular healthcare provider from 2015-2016. We calculated the 12-month prevalence of utilization with providers, and used modified Poisson regression to assess sociodemographic, health-related and behavioural factors associated with utilization of different providers. Results: From 2001 to 2010 and 2015/2016, respectively, prevalence of utilization of medical doctors was 87.9% (95% CI 87.6-88.2) and 86.7% (95% CI 85.9-87.5); chiropractors 24.0% (95% CI 23.6-24.4) and 14.5% (95% CI 13.8-15.3); physiotherapists 17.2% (95% CI 16.9-17.6) and 10.7% (95% CI 10.0-11.4); nurses 14.0% (95% CI 13.7-14.2) and 6.6% (95% CI 6.1-7.0). Females were more likely to see any provider than males. Persons of lower socioeconomic status were less likely to consult chiropractors or physiotherapists (2001-2016), or nurses (2001-2010). Immigrants were less likely to consult chiropractors or nurses. Persons aged >65 years were less likely to consult chiropractors or physiotherapists, and those with fair/poor general health were less likely to consult chiropractors, but more likely to consult other providers. Discussion and conclusion: Medical doctors were most commonly consulted by Canadians with back problems, then chiropractors and physiotherapists. Characteristics of healthcare utilization varied by provider. Findings inform the need to strengthen healthcare delivery for Canadians with back problems.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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