MétaCan
Menu
← Back to cohort
Record W4406862212 · doi:10.57598/r148as

Stand van zaken voor de osteopathie en de chiropraxie in België

2010· book· nl· W4406862212 on OpenAlexfundno aff
Tom De Gendt, Anja Desomer, Mieke Goossens, Germaine Hanquet, Christian Léonard, François Mélard, Raf Mertens, Julien Piérart, Jo Robays, Olivier Schmitz, Imgard Vinck, Laurence Kohn

Bibliographic record

Venuenot available
Typebook
Languagenl
FieldMedicine
TopicMusculoskeletal pain and rehabilitation
Canadian institutionsnot available
FundersUniversiteit GentUniversité Laval
KeywordsArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

1 INLEIDING 3 -- 2 OSTEOPATHIE EN CHIROPRAXIE IN BELGIE: DE GEBRUIKERS, DE -- BEOEFENAARS, DE PRAKTIJKEN 4 -- 2.1 EEN TOENEMEND GEBRUIK 4 -- 2.2 WIE ZIJN DE PATIENTEN? 4 -- 2.3 WIE ZIJN DE BEOEFENAARS? 5 -- 2.4 TYPISCH TRAJECT VAN EEN PATIENT 6 -- 2.4.1 De sprong wagen naar de alternatieve geneeswijzen 6 -- 2.4.2 De consultatie 6 -- 2.5 FINANCIELE ASPECTEN 8 -- 2.6 BEOORDELING DOOR DE PATIENTEN 8 -- 3 OORSPRONG EN CONCEPTUEEL KADER VAN DE OSTEOPATHIE EN DE -- CHIROPRAXIE 11 -- 3.1 DE GESCHIEDENIS VAN DE OSTEOPATHIE 11 -- 3.1.1 Oorsprong in de Verenigde Staten: 11 -- 3.1.2 Ontwikkeling in België 12 -- 3.1.3 De opleidingen weerspiegelen de polarisatie 12 -- 3.1.4 De beroepsverenigingen – een veelbewogen geschiedenis 12 -- 3.1.5 Situatie in 2010 13 -- 3.2 GESCHIEDENIS VAN DE CHIROPRAXIE 14 -- 3.2.1 Oorsprong: In de Verenigde Staten 14 -- 3.2.2 In België 15 -- 3.3 DEFINITIE VAN DE DISCIPLINE VIA COMPETENTIEPROFIELEN 15 -- 4 ZIJN ER BEWIJZEN VOOR EFFECTIVITEIT? 17 -- 4.1 WETENSCHAPPELIJKE LITERATUUR: ONVOLDOENDE BEWIJZEN 17 -- 4.1.1 Weinig bewijs aangetoond 17 -- 4.1.2 Placebo-effect heeft ook zijn nut 19 -- 4.2 HET STANDPUNT VAN DE PATIENTEN 19 -- 4.3 WAT ZIJN DE RISICO'S? 20 -- 5 HOE WORDT MEN OSTEOPAAT OF CHIROPRACTOR? 21 -- 5.1 DE OSTEOPATEN: MEESTAL OORSPRONKELIJK KINESITHERAPEUTEN? 21 -- 5.1.1 Opleiding en beroepstitel 21 -- 5.1.2 Gevolgen van academisering 22 -- 5.2 DE CHIROPRAXIE: EEN KEUZE VANAF HET BEGIN 22 -- 6 WETGEVEND KADER 23 -- 6.1 GESCHIEDENIS 23 -- 6.2 DE “WET COLLA” 23 -- 6.3 GEVOLGEN VAN DE GEDEELTELIJKE UITVOERING VAN DE “WET COLLA” 25 -- 7 TOT SLOT, WELKE ZIJN DE UITDAGINGEN VAN DE TOEKOMST? 26 -- 7.1 DE WETENSCHAPPELIJKE BEWIJZEN VOOR DE KLINISCHE EFFECTIVITEIT ZIJN NIET -- TALRIJK 26 -- 7.2 “HOLISTISCH” OF “NIET HOLISTISCH”? 26 -- 7.3 DE WET COLLA UITVOEREN 26 -- 7.4 WAARBORGEN VAN DE VEILIGHEID VAN PATIENTEN 27 -- 7.4.1 Controle uitoefenen op de opleidingen 27 -- 7.4.2 Informatie voor de patiënten garanderen 27 -- 7.5 MOET MEN DE FINANCIELE TOEGANKELIJKHEID VERHOGEN? 28 -- 7.6 AL DAN NIET OP VOORSCHRIFT WERKEN? 28 -- 7.7 DE GEVOLGEN VAN DE ACADEMISERING VAN DE OPLEIDING VAN DE OSTEOPATEN -- . 29 -- 7.7.1 Ontwikkeling van een bepaalde osteopathie 29 -- 7.7.2 Sluiting of omvorming van privé-scholen 29 -- 7.7.3 Evolutie van de titel van D.O. 29 -- 7.7.4 Moeilijkheden bij de opbouw van een patiëntenbestand 29 -- 7.7.5 Kader voor de ontwikkeling van wetenschappelijk onderzoek 29 -- 7.8 AANBEVELINGEN 29 -- 8 REFERENTIES 30

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.258
Threshold uncertainty score0.514

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.003
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0270.004

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.

Opus teacher head0.006
GPT teacher head0.267
Teacher spread0.261 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2010
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same topicMusculoskeletal pain and rehabilitation→French-language works237,207→