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Enregistrement W4408098411 · doi:10.2196/66744

Patients’ Experience With Evaluation by Both a Musculoskeletal Physician and Physical Therapist in the Same Digital Visit: Survey Study

2025· article· en· W4408098411 sur OpenAlexvenueno aff
Mary I. O’Connor, Carolyn Chudy, Kaitlyn Cooney Peters, Megan Dorak Ribaudo, Carrie McCulloch, J. Aguilar, TE Taylor, Ryan A. Grant

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal Disorders and Rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysical therapistPhysical therapyMedicineAlternative medicineFamily medicinePsychologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Patients undergoing evaluation for musculoskeletal concerns are often seen by a physician and physical therapist in the in-person setting in a sequential manner. This process typically delays the onset of nonoperative care, inclusive of physical therapy, and creates the risk of inadequate clinical collaboration between physician and physical therapist. To address these issues, we designed a novel initial patient evaluation to a group visit in which both a specialty-trained musculoskeletal physician and physical therapist simultaneously evaluate a patient together in the digital encounter. Objective: The aim of the study is to gain insights from patients on their experience with this innovative digital simultaneous musculoskeletal medical doctor and physical therapist (MD+PT) visit format for the initial evaluation of musculoskeletal concerns. Methods: An electronic 7-question survey was sent to 750 patients who completed an MD+PT visit asking them to comment on prior musculoskeletal evaluations and their experience with the MD+PT format. Results: In total, 195 (26%) patients responded to the survey with the frequent body regions of diagnosis being lumbar spine (n=65), knee (n=32), shoulder (n=21), cervical spine (n=20), hip (n=14), and hand (n=11). Most patients had prior musculoskeletal experience with a physician or nurse practitioner (171/195, 87.7%) or physical therapist (148/195, 75.9%) with nearly all such encounters in the in-person setting (161/171,94.2% for physician or nurse practitioner and 144/148, 97.3% for physical therapy). Only 3.1% (6/193) of patients reported seeing both a physician and physical therapist during the same in-person visit. Patients rated the simultaneous MD+PT visit very favorably: this type of digital evaluation saved them time (179/192, 93.2%) and permitted them to promptly start their treatment plan (174/192, 90.6%). Overall, 87.5% (168/192) rated the MD+PT visit as enjoyable, and 92.2% (177/192) responded that it increased their confidence with understanding their medical condition and how to start treating it. Conclusions: Our early experience with the evaluation of patients with musculoskeletal conditions by both a specialty-trained musculoskeletal physician and physical therapist simultaneously in the same digital visit resulted in patients reporting a very positive experience with high satisfaction, engagement, and confidence in understanding their diagnosis and how to start treating it.

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)0,010
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,394 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
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