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Record W7105182491 · doi:10.71781/27407

Évaluation des modèles de soins de pratiques avancées en physiothérapie pour les patients présentant un trouble musculosquelettique

2024· dissertation· fr· W7105182491 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2024
Typedissertation
Languagefr
FieldMedicine
TopicMusculoskeletal Disorders and Rehabilitation
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsTriageMedical screeningHospital wardPalliative care

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les temps d’attente pour une prise en charge en orthopédie et en neurochirurgie ont considérablement augmenté au Québec et au Canada engendrant d’important problèmes d’accès aux soins. Face à ces délais déraisonnables, les modèles de pratiques avancées en physiothérapie (PAP), qui confèrent une plus grande autonomie et responsabilité aux physiothérapeutes, représentent une alternative prometteuse. Cette thèse vise à évaluer l'efficacité de ces modèles de soins dans la prise en charge des troubles musculosquelettiques (TMS). À cette fin, trois revues systématiques avec méta-analyses ont été conduites afin d’évaluer l’état des connaissances sur les modèles de PAP pour les TMS. De plus, trois études ont été menées au Québec avec le modèle de CareAxis, où des physiothérapeutes en pratiques avancées (PPA) effectuent l'évaluation, le diagnostic et le triage chirurgical de patients référés pour une consultation en chirurgie de la colonne. Celles-ci incluent une étude d’observations rétrospective évaluant l’efficacité du modèle, un essai contrôlé randomisé (ECR) pragmatique sur l’efficacité d’une prise en charge à séance unique comparée à une prise en charge à séances multiples, ainsi qu’une étude qualitative visant à explorer les perceptions des patients et des PPA envers ce nouveau modèle de soins. Les trois revues systématiques ont montré que les modèles de PAP améliorent l’accès aux soins, que le diagnostic et le triage des candidats potentiellement chirurgicaux émis par les PPA sont valides et concordants avec ceux des médecins spécialistes et que l’efficacité clinique, en termes de douleur et d’incapacité, des modèles de PAP est au moins comparable aux soins médicaux standard, tout en réduisant les coûts par patient pour le système de santé. Par ailleurs, les patients ont rapporté des niveaux de satisfaction plus élevés envers les modèles PAP qu’envers les modèles standards. Pour ce qui est du modèle de CareAxis, l’étude d’observations démontre que le modèle a le potentiel d’améliorer l’accès aux soins en réduisant les temps d’attente. De plus, les diagnostics et les décisions de triage chirurgical des PPA sont comparables à ceux des chirurgiens de la colonne. Des améliorations significatives en termes de réduction de la douleur et des incapacités ont été rapportées, tant dans l’étude d’observations que dans l’ECR. Ce dernier a permis de conclure que l’ajout de cinq séances de suivis incluant de la physiothérapie multimodale n’apporte pas de bénéfices significatifs lorsque comparé à l’approche d’une seule séance, et ce, malgré une préférence des patients pour l’approche à séances multiples. Cette préférence a également été observée dans l’étude qualitative, où les patients et PPA ont souligné les bénéfices du modèle de CareAxis en comparaison au modèle standard, tout en soulignant que le modèle présente certaines limites. En conclusion, les modèles de PAP, dont le modèle de CareAxis, ont le potentiel d’améliorer l’accès aux soins tout en offrant une qualité de soins en termes de diagnostic, de triage chirurgical et d’évolution des patients au moins comparable au modèle médical standard. L’efficacité clinique des approches à séance unique ou multiples est comparable. Les patients ont rapporté des taux élevés de satisfaction envers le modèle de CareAxis.

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)0.029
metaresearch head score (Gemma)0.070
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.054
Threshold uncertainty score0.154

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0290.070
Meta-epidemiology (narrow)0.0030.001
Meta-epidemiology (broad)0.0060.019
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0040.003
Open science0.0030.002
Research integrity0.0020.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.001

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 head0.007
GPT teacher head0.222
Teacher spread0.215 · 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 designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2024
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