Lifestyle health risk assessment. Do recently trained family physicians do it better?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether recently trained family physicians were more likely to routinely assess lifestyle health risks during general medical evaluations. To document physicians' perceptions of the difficulties of lifestyle risk assessment, of medical training in that area, and of how often they saw patients with lifestyle health risks. DESIGN: Anonymous mailed survey conducted in 1995. SETTING: Family practices in the province of Quebec. PARTICIPANTS: Stratified random sample of 805 active family physicians of 1111 surveyed; 25 were ineligible or could not be located, and 281 did not respond (74.1% response rate). MAIN OUTCOME MEASURES: Proportion of physicians graduating before and after 1989 who reported routinely (with 90% or more of their patients) assessing their adult and adolescent patients during general medical evaluations for substance use, sexual risk behaviours, and history of family violence and sexual abuse. RESULTS: Except for asking about drug use, recently trained family physicians did not report better assessment of lifestyle health risks during general medical examinations than family physicians who graduated more than 10 years ago did. In both groups, routine assessment averaged 82% for tobacco use, 68% for alcohol consumption, and 20% to 40% for sexual risk behaviours. Screening for family violence and sexual abuse was rare, but more frequently reported by older women physicians. Only 20% to 40% of recent graduates rated their medical training adequate for evaluating illicit drug use, family violence, and sexual abuse. CONCLUSION: Recently trained family physicians do not assess most lifestyle risk factors any better than their more experienced colleagues.
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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 | 0,017 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».