Notice bibliographique
Résumé
Study Design: Retrospective medical record review to assess compliance with low back pain (LBP) care indicators. Objective: To establish baseline estimates of the appropriateness of LBP care in the general Australian population provided by a range of healthcare providers in various real-world settings. Summary of Background Data: LBP is a costly condition and accounts for the greatest burden of disease worldwide, yet the care provided is often at variance with guidelines. No baseline estimates of performance are currently available in Australia across various aspects of LBP care, practitioners, and settings. Methods: A population-based sample of patients with 22 common conditions was recruited by telephone; consents were obtained to review their medical records against indicators ("CareTrack"). Care for LBP was reviewed against 10 indicators used in a previous study and ratified by experts as representing appropriate LBP care in Australia during 2009 and 2010. Results: Of the 22 CareTrack conditions, LBP had the highest number of eligible healthcare encounters (6588 of 35,573, 19%), 125 to 884 per indicator among 164 LBP patients. Overall compliance with LBP indicators was 72% (range 42%-98%). Allied health practitioners and hospitals were the most compliant (82%-83% respectively), followed by general practitioners (54%). Some aspects of care were poor, such as documenting a thorough neurological examination, screening for serious diseases such as infection and inappropriate use of drugs such as steroids and treatments such as traction. Conclusion: Over a quarter of LBP care was not appropriate despite the availability of guidelines. There is a need for national and, potentially, international agreement on clinical standards, indicators and tools to guide, document and monitor the appropriateness of care for LBP, and for measures to increase their uptake, particularly where deficiencies have been identified.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».