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Enregistrement W1777158073 · doi:10.5489/cuaj.1150

Knowledge about urology in the general population: alarming results

2013· article· en· W1777158073 sur OpenAlexaffvenueabout
Louis-Olivier Gagnon, Andréanne Simard, Le-Mai Tu

Notice bibliographique

RevueCanadian Urological Association Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMedical Malpractice and Liability Issues
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineUrologyFrenchPopulationGynecologyHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: For different reasons, urology appears to be one ofthe least known specialties in medicine. In this study, the mainobjective was to measure the knowledge about urology in thegeneral population.Methods: A questionnaire was completed by 150 respondents.Seventy-five respondents were from Sherbrooke, QC (a Frenchspeakingcity) and 75 were from Burlington, VT (an Englishspeakingcity).Results: Of the 150 respondents, 75% (113) said they knew littleor nothing about urology and 63% (95) did not know that urologyinvolves surgery. Also, when asked to name 3 diseases withinthe field of urology, 59% (89) of the respondents were unable toname at least 1 disease.Conclusion: This study demonstrates the lack of knowledge abouturology in the general population. As urologists, we have to considerthe need to conduct an informational campaign to increasethe awareness of urology and the services urologists provide.Introduction : Pour toutes sortes de raisons, l’urologie semble êtreune des spécialités les moins connues de la médecine. Notre étudeavait pour principal objectif de vérifier les connaissances de lapopulation générale en ce domaine.Méthodologie : Un questionnaire a été rempli par 150 personnes,réparties comme suit : 75 personnes de Sherbrooke, au Québec(ville francophone), et 75, de Burlington, au Vermont (ville anglophone).Résultats : Sur les 150 répondants, 75 % (113) avouaient avoirdes connaissances faibles ou nulles dans le domaine de l’urologieet 63 % (95) ignoraient que la chirurgie peut parfois être uti -lisée comme traitement urologique. En outre, lorsqu’on a demandéaux répondants de nommer 3 maladies traitées par un urologue,59 % (89) des répondants étaient incapables de nommer seulementune maladie.Conclusion : L’étude illustre le manque de connaissances de lapopulation générale dans le domaine de l’urologie. En tant qu’urologues,nous devons reconnaître la nécessité de mener une campagned’information afin de sensibiliser la population au sujet del’urologie et des services que nous offrons.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,150

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,331 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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