Where are the chiropractic clinical outcomes registries? A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This scoping review maps chiropractic-specific clinical outcomes registries. INTRODUCTION: Clinical outcomes registries track patient outcomes to improve evidence-based practice and quality of care; however, their role in chiropractic remains unclear. METHODS: This research adhered to Joanna Briggs Institute's scoping review outline and methodology, as well as the PRISMA-ScR guidelines. Five databases were searched on January 9, 2025, with subsequent search of grey literature and citation tracking. Sources were included if they described chiropractic-specific registries that reported clinical outcomes data. Two reviewers independently screened 604 citations, extracting data into Excel. Variables included registry characteristics and clinical outcomes collected. RESULTS: Only one dedicated chiropractic clinical outcomes registry was identified: Spine IQ, launched in 2016 in the US with approximately 50 chiropractors submitting data on over 2000 low back pain patients. Spine IQ collected patient-reported outcome measures including the Oswestry Disability Index, Bournemouth Questionnaire, and the PROMIS physical function measure. By 2018, Spine IQ had completed its pilot phase and planned expansion to 100 clinics. Three sources were excluded: one spine registry not collecting chiropractic outcomes and two databases that included chiropractic data in publications but did not qualify as registries. CONCLUSIONS: This review identified only Spine IQ as a dedicated chiropractic clinical outcomes registry, revealing a significant gap in registry infrastructure within the profession globally. The profession should explore the development of registries to enhance care quality, societal impact, and opportunities for collaborative research.
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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 | 0,092 | 0,324 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,045 | 0,052 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,012 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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.
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 ».