Estudo da atitude e do conhecimento dos médicos não oncologistas em relação às medidas de prevenção e rastreamento do câncer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: New cancer cases are most often diagnosed by non-oncologist physicians. It is therefore essential for all physicians to be aware of cancer preventive practices and use them appropriately with their patients. METHODS: Questionnaires were administered to 120 non-oncologist physicians of various specialties attending the "Faculdade de Medicina do ABC" who deal directly with adult patients. Replies were collected and classified as appropriate or not according to one of these three cancer prevention guidelines: INCA, American Cancer Society and Canadian Task Force. RESULTS: The percentage of replied questionnaires was 58.3% (70 questionnaires). Mean age of physicians was 33.9 years; 57.1% were women and 10% smokers. Most of the current preventive practices adopted by the participating physicians (45.72% to 100%) regarding the most common and preventable tumors (breast, cervix, prostate, colon and rectum and non-melanoma skin cancer) did not agree with any of the guidelines mentioned above. When questioned about possible impediments for the appropriate practice of cancer prevention, 82.86% reported absence of health education agents working with the population, 77.14% scarceness of knowledge or training concerning prevention, and 70.15% lack of financial support for ordering tests. Frequently, whenever there was disagreement between the guidelines and the physician's current practices, preventive tests were ordered in excess of those recommended by the guidelines. CONCLUSIONS: Physicians had a tendency to order excessive laboratory tests, an action which can be related to lack of knowledge and to divergence among guidelines. A more intensive educational effort regarding cancer prevention, directed towards teaching physicians in training, seems to be warranted.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».