Determinants of physicians’ intention to collect data exhaustively in registries: an exploratory study in Bamako’s community health centres
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The incomplete collection of health data is a prevalent problem in healthcare systems around the world, especially in developing countries. Missing data hinders progress in population health and perpetuates inefficiencies in healthcare systems. OBJECTIVE: This study aims to identify the factors that predict the intention of physicians practicing in community health centres of Bamako, Mali, to collect data exhaustively in medical registries. DESIGN: A cross sectional study. METHOD: In January and February 2011, we conducted a study with a random sample of thirty two physicians practicing in community health centres of Bamako, using a questionnaire. Data was analyzed by using descriptive statistics, correlations and linear regression. MAIN OUTCOMES MEASURES: Trained investigators administered a questionnaire measuring physicians' sociodemographic and professional characteristics as well as constructs from the Theory of Planned Behaviour. RESULTS: Our results showed that physicians' intention to collect data exhaustively is influenced by subjective norms and by the physician's number of years in practice. CONCLUSIONS: the results of this study could be used as a guide for health workers and decision makers to improve the quality of health information collected in community health centers.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».