Management of abnormal uterine bleeding by northern, rural and isolated primary care physicians: PART II: What do we need?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Abnormal uterine bleeding (AUB) is a common problem that affects one in five women during the pre-menopausal years. It is frequently managed by family physicians, especially in northern, rural and isolated areas where severe shortages of gynecologists exist. METHODS: We surveyed 194 family physicians in northern, rural and isolated areas of Ontario, Canada to determine their educational and resource needs for the management of AUB, with a specific focus on the relevance and feasibility of using clinical practice guidelines (CPGs). RESULTS: Most physicians surveyed did not use CPGs for the management of AUB because they did not know that such guidelines existed. The majority were interested in further education on the management of AUB through mailed CPGs and locally held training courses. A major theme among respondents was the need for more timely and effective gynecological referrals. CONCLUSION: A one-page diagnostic and treatment algorithm for AUB would be easy to use and would place minimal restrictions on physician autonomy. As the majority of physicians had Internet access, we recommend emailing and web posting in addition to mailing this algorithm. Local, hands-on courses including options for endometrial biopsy training would also be helpful for northern, rural and isolated physicians, many of whom cannot readily take time away from their practices.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».