The nexus of evidence, context, and patient preferences in primary care: postal survey of Canadian family physicians
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence-based medicine is gaining prominence in primary care. This study sought to examine the relationships among family physicians' attitudes toward EBM, contextual factors, and clinical decision-making and to investigate the factors that contribute to 'contrary to evidence' clinical decisions. METHODS: A postal survey mailed to a random sample of Canadian family physicians, stratified by age, gender, and practice setting. The main outcome measures were respondents' attitudes toward evidence-based medicine and preferred treatment option in four simulated clinical scenarios with wording randomly varied. RESULTS: Canadian family physicians report positive attitudes toward EBM, believe that EBM improves patient care, and agree that research findings are useful in the day-to-day management of patients. The scenario study showed that physicians were strongly influenced by a patient demanding/requesting either a screening test (adjusted Odds Ratio [OR] 5.15, 95% confidence interval [CI] 2.9 to 9.2 for demand mammogram; adjusted OR 3.11, 95% CI 1.7 to 5.6 for request mammogram) or a diagnostic test (adjusted OR 3.95, 95% CI 2.1 to 7.5 for demand lumbar spine x-ray; adjusted OR 2.08, 95% CI 1.1 to 4.1 for request x-ray). This relationship did not hold for the treatment scenario (prescribing antibiotics for acute bronchitis) where hours of practice (adjusted OR 3.5, 95% CI 1.1 to 11.7 for 50+ hours practice; adjusted OR 1.79, 95% CI 1.0 to 3.2 for 20-49 hours practice) and type of practice (adjusted OR 2.22, 95% CI 1.3 to 3.7 for solo practice) were significant. 80% of respondents reported teaching breast self-examination with female physicians twice as likely as males (adjusted OR 2.11, 95% CI 1.2 to 3.8). CONCLUSIONS: Canadian family physicians are favourably disposed to the precepts of evidence-based medicine; however, patient expectations and practice characteristics can influence physicians such that decisions are taken that are broadly contrary to evidence. Recently revised models of EBM emphasizing the importance of patient preferences and the clinical context appear to reflect more accurately the clinical reality of primary care physicians.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».