Physicians’ approaches to the use of gastroprotective strategies in low‐risk non‐steroidal anti‐inflammatory drug users
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many doctors unnecessarily prescribe gastroprotective strategies to non-steroidal anti-inflammatory drugs users at low risk of non-steroidal anti-inflammatory drug-related gastrointestinal complications. AIM: To identify factors that predict the overuse of gastroprotective strategies in low-risk non-steroidal anti-inflammatory drug users. METHODS: We distributed a questionnaire to family doctors and general internists consisting of a clinical vignette describing a low-risk hypothetical patient with osteoarthritis who was a candidate for non-steroidal anti-inflammatory drug therapy. Respondents were asked whether they would prescribe this patient a gastroprotective strategy and to estimate the annual risk of that patient developing a gastrointestinal complication with non-steroidal anti-inflammatory drug use. Respondents inappropriately recommending a gastroprotective strategy were compared with respondents who opted not to use gastroprotection. RESULTS: We received 340 responses (response rate of 28.3%), of which 278 supplied analysable data. Thirty-five percent of respondents inappropriately recommended a gastroprotective strategy for the low-risk subject. Inappropriate prescribers were significantly more likely to overestimate the risk of gastrointestinal complications with traditional non-steroidal anti-inflammatory drugs and this was strongly predictive of gastroprotective strategy recommendation in logistic regression. CONCLUSIONS: Many doctors inappropriately recommend gastroprotective strategies in low-risk non-steroidal anti-inflammatory drug users. Improving doctors' awareness of non-steroidal anti-inflammatory drug-associated gastrointestinal risks may lead to a decrease in inappropriate utilization of gastroprotective strategies in low-risk patients.
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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 | 0,001 |
| 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 ».