Prescription d'exercices dans le cadre d'une pratique chiropratique: un sondage
Bibliographic record
Abstract
Objectif : Décrire les habitudes de prescription d'exercices dans la pratique chiropratique québécoise. Méthodologie : Sondage postal auprès des chiropraticiens membres de l'Ordre des Chiropraticiens du Québec sur une base volontaire et anonyme. Résultats : 403 chiropraticiens québécois (37,6%) ont retourné le questionnaire complété. Les exercices d'étirement et de renforcement sont davantage prescrits que les exercices de posture et de proprioception. Ils sont également plus utilisés pour des conditions cliniques en phase chronique qu'en phase aiguë. Les chiropraticiens utilisent davantage la prescription d'exercices pour les régions anatomiques cervicale et lombaire que pour la région thoracique et les extrémités. Les exercices sont plus utilisés pour les adultes et les personnes âgées que pour les enfants et les adolescents. Conclusion : La prescription d'exercices est perçue comme un élément important d'un traitement chiropratique. Elle est utilisée par la majorité des répondants du sondage. Le sexe et le nombre d'années d'expérience ne sont pas des facteurs qui semblent influencer les habitudes de prescription d'exercices chez les chiropraticiens québécois. La majorité des chiropraticiens croit qu'un outil informatique pourrait faciliter la prescription d'exercices dans leur clinique.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".