Profile of patients presenting to Australian osteopaths: Results from a national health service use survey
Notice bibliographique
Résumé
Musculoskeletal conditions are one of the most common complaints affecting the Australian population. Affected individuals often seek care from a range of health professionals including osteopaths. Osteopaths provide care for musculoskeletal conditions using manual therapy, exercise, and patient education. The current study is a secondary analysis of data from an Australian health service use survey. Respondents were asked to indicate the range of health professionals they consulted during the period February 2021 and February 2022. Additional data collected from respondents related to demographic variables, presence of chronic conditions in addition to the Personal Wellbeing Index (PWI) and Short Form 20 (SF-20). Data were descriptively analysed based on whether the respondent reported consulting with an osteopath or not. In the period February 2021-February 2022, of the 2354 respondents, 143 (6.1%) indicated they had consulted with an osteopath. Over half of those who consulted with an osteopath identified as female (51.7%), had private health insurance (59.4%) and/or a healthcare card (69.9%). No significant difference was observed between respondents who consulted with an osteopath and those who did not for PWI scores (p>0.05). SF-20 scores were significantly lower for those who consulted with an osteopath compared with those who did not (p<0.01). This secondary analysis contributes to our understanding of the profile of patients presenting to Australian osteopaths, particularly health related quality of life and subjective wellbeing of this patient cohort.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».