Colorectal Cancer Screening: Physicians’ Knowledge of Risk Assessment and Guidelines, Practice, and Description of Barriers and Facilitators
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Physician nonadherence to colorectal cancer (CRC) screening recommendations contributes to underuse of screening. OBJECTIVE: To assess physicians' knowledge of CRC screening guidelines for average-risk individuals, perceived barriers to screening and practice behaviours. METHODS: Between October 2004 and March 2005, staff physicians working in three university-affiliated hospitals in Montreal, Quebec, were surveyed. Self-administered questionnaires assessed knowledge of risk classification and current guidelines for average-risk individuals, as well as perceptions of barriers to screening and practice behaviours. RESULTS: All 65 invited physicians participated in the survey, including 46 (70.8%) family medicine physicians and 19 (29.2%) general internists. Most physicians knew that screening should begin at 50 years of age, all knew to screen men and women and 92% said they screened average-risk patients. Fifty-seven (87.7%) physicians correctly identified three common characteristics associated with high risk for developing CRC. Physicians who screened average-risk patients preferred fecal occult blood testing (88.3%) and colonoscopy (88.3%) to flexible sigmoidoscopy (10.0%) and double-contrast barium enema (30.0%). Most physicians knew the correct screening periodicity for fecal occult blood testing (87.6%), but only 40% or fewer could identify correct screening periodicities for the other modalities. Barriers and facilitators focused on health care delivery system improvements, better evidence on which to base recommendations and development of practical screening modalities. CONCLUSIONS: Physicians lacked knowledge of the recommended screening modalities and periodicities to appropriately screen average-risk individuals. Because CRC screening can reduce mortality, efforts to improve physician delivery should focus on physician knowledge and changes to the health care delivery system.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».