Issues and challenges in the assessment, diagnosis and treatment of cardiovascular risk factors: Assessing the needs of cardiologists
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This needs assessment, initiated by the Academy for Healthcare Education Inc. in cooperation with AXDEV Group Inc., explored the knowledge, attitudes, behavior, and skills of community-based and academic-affiliated U.S. cardiologists in the area of CV risk assessment, treatment, and management from July 2006 to December 2006. METHODS: The needs assessment used a multistage, mixed-method approach to collect, analyze, and verify data from two independent sources. The exploratory phase collected data from a representative sampling of U.S. cardiologists by means of qualitative panel meetings, one-on-one interviews, and quantitative questionnaires. In the validation phase, 150 cardiologists from across the United States completed a quantitative online questionnaire. Data were analyzed with standardized statistical methods. RESULTS: The needs assessment found that cardiologists have areas of weakness pertaining to their interpersonal skills, which may influence patient-physician communication and patient adherence. Cardiologists appeared to have little familiarity with or lend little credence to the concept of relative CV risk. In daily clinical practice, they faced challenges with regard to optimal patient outcome in areas of patient referral from primary-care providers, CV risk assessment and treatment, and patient monitoring. Community-based and academic-affiliated cardiologists appeared to be only moderately interested in educational interventions that pertain to CV risk-reduction strategies. CONCLUSION: Educational interventions that target cardiologists' interpersonal skills to enhance their efficacy may benefit community-based and academic-affiliated specialists. Other desirable educational initiatives should address gaps in the patient referral process, improve patient knowledge and understanding of their disease, and provide supportive educational tools and materials to enhance patient-physician communication.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».