A descriptive study of physiotherapist use of publicly funded diagnostic imaging modalities in Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: In 2011, physiotherapists in Alberta, Canada were authorised to refer for diagnostic imaging (DI). To date, referral patterns for DI undertaken within Alberta’s public health system by authorised physiotherapists have not been described. Methods: Descriptive study of all physiotherapist-referred publicly funded DI studies undertaken between January 2012 and December 2016 in Alberta, Canada. Data included: number of imaging studies/therapist/month, imaging modality, geographical region and body part. Descriptive statistics summarised studies across year, modality, region and body part. Yearly rates (exact 95% confidence interval) were calculated across modality and region. Results: Over the study period, 20,280 DI studies were conducted. The majority (94.1%) were performed at community imaging clinics, with the remaining 5.9% undertaken at hospitals and public health centres. X-ray (76.4%) was most common followed by ultrasound imaging (USI) (19.7%) and magnetic resonance imaging (MRI) (3.5%). Regional variation was observed with one urban centre accounting for 76.7% of studies. The annual number per physiotherapist was 31.4 referrals/year (95% CI 24.8, 38.0). The majority (99.95%) were of the musculoskeletal system including: spine (21.7%), knee (15.5%) and sacroiliac joint (12.0%) radiography. Conclusions: Physiotherapists typically request plain X-ray and USI of the musculoskeletal system, with less use of MRI.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».