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Enregistrement W6925218936 · doi:10.17605/osf.io/egtb5

Physiotherapy management of tennis elbow: An international online survey

2021· article· en· W6925218936 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOSF Preprints (OSF Preprints) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMusic Technology and Sound Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScope (computer science)ElbowPopulationScope of practiceConservative managementMEDLINEComputer-assisted web interviewing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tennis elbow, formally known as lateral elbow tendinopathy, is a relatively common musculoskeletal disorder of the elbow affecting approximately 1 to 3% of the general population (1). Conservative, nonsurgical, management is the preferred first line treatment for tennis elbow (2), and as such physiotherapists around the world are uniquely placed to offer a variety of management strategies. Unfortunately, current international physiotherapy practices for the management of tennis elbow are largely unknown and understanding these practices will enable better management for patients suffering from this condition. The aim of this project is to develop an understanding of the current physiotherapy management of tennis elbow internationally and to understand whether there are difference in the management strategies between countries. For the purpose of this study physiotherapy management refers to all aspects of clinical care including assessment, treatment, and coordination of continuity of care within the professional scope of practice. To achieve this aim we have developed an anonymous online survey which will be sent to registered physiotherapists of 11 countries. The selected countries are Member Organisations of the International Federation of Orthopaedic Manual Therapy (IFOMPT), where the English language is deemed one of the official languages of the country. These 11 countries include: Australia, Canada, England, Hong Kong, Ireland, New Zealand, Northern Ireland, Scotland, South Africa, United States of America, and Wales. Information collected within the survey includes: Demographic data (e.g. age, gender, level of education), Clinician’s knowledge of tennis elbow Frequency of use for common and less common assessment techniques and patient reported outcome measures Frequency of use for common and less common treatment techniques Clinician’s perceived confidence level in the assessment and treatment of tennis elbow Clinician’s opinion on key questions such as how many appointments are required to resolve the condition. References 1. Shiri R, ViikariJuntura E, Varonen H, Heliövaara M. Prevalence and determinants of lateral and medial epicondylitis: A population study. American Journal of Epidemiology. 2006;164(11):10651074. 2. Coombes BK, Bisset L, Vicenzino B. Management of lateral elbow tendinopathy: One size does not fit all. Journal of Orthopaedic and Sports Physical Therapy. 2015;45(11):938949.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,607
Score d'incertitude au seuil0,972

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,029

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 GPT0,305
Écart entre enseignants0,278 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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