Referral of people with low back pain to physical therapists in Brazilian primary healthcare: A challenge revealed
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Low back pain (LBP) is a disabling condition worldwide, and current evidence suggests low rates of referral to physical therapists and extensive use of low-value interventions such as pharmacological treatments and emergency visits. OBJECTIVE: To investigate the frequency of referrals and characterize people with LBP accessing primary care physical therapists, as well as characterize clinical and sociodemographic aspects and the use of health resources in Brazil. METHOD: Observational study using nationwide data on 1,459,710 adults with LBP, stratified according to G1: medical care only, G2: medical care and referral to physical therapist, G3: physical therapist as first contact. Data were analyzed descriptively. RESULTS: 1,405,145 people with LBP were included in G1, followed by G2 (N:14,079), and G3 (N:40,486). The majority was female (56.3 %), and the average age was 49 (±17) years for females and 48 (±17) for males. Less than 1 % (G2) were referred to physical therapists. Of these, 8085 (57.4 %) had an average duration of 17.4 days (±65.6) between referral and their clinical appointment, and 5994 (42.6 %) had a longer duration (261.1 ± 146.9 days). A total of 130,570 (8.9 %) participants were referred for imaging, totaling 152,150 exams. G1 had 105.65 exams/1000 people and 128 referrals to specialists/1000 people. G2 had 196.32 exams and 384.76 referrals to specialists/1000 people, and G3 had 22.87 exams and 64.89 referrals to specialists/1000 people. CONCLUSION: We found a relatively low number of referrals of people with LBP to physical therapists in primary health care in Brazil, and a long period between the referral and the first contact with this professional. In addition, diagnostic imaging and referral to a specialist were frequently used.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».