Bibliographic record
Abstract
Introduction L’accès direct en physiothérapie permet à un patient de se faire traiter par un physiothérapeute sans avoir consulté de médecin au préalable. Cette modalité de parcours de soin n’existe pas en Suisse mais est instaurée dans plusieurs pays d’Europe, aux USA, au Canada et en Australie. Objectifs Le but de cette revue narrative est de déterminer s’il existe une différence entre le profil d’une personne consultant son physiothérapeute en accès direct et celui d’un patient qui sollicite son médecin au préalable. Puis, selon nos résultats, nous essaierons de définir un profil type de patient consultant son physiothérapeute en accès direct. Méthode Les moteurs de recherche Pubmed, Web of Knowledge, Science Direct, Psychinfo, Cochrane, PEDro, Medline, Francis et CINAHL ont été consultés, donnant un total de 482 articles. Après une sélection comportant trois tris et une évaluation de la qualité avec une version modifiée de l’échelle « Critical Review Form » de Law, cinq articles ont été retenus. Résultats Les résultats montrent une différence de profil entre les deux groupes, caractérisée par les critères âge, diagnostic, durée des symptômes, arrêt du traitement et réussite des objectifs. Conclusion Le profil type d’une personne consultant son physiothérapeute en accès direct se démarque par une donnée personnelle – l’âge – et une donnée clinique – le diagnostic. L’accès direct offre de nombreux avantages tels que des soins rapides et de qualité, une diminution des coûts de la santé et une amélioration de la collaboration entre les physiothérapeutes et les autres professionnels de la santé.
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 | 0.010 | 0.077 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.002 |
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".