Hormone therapy prescription among physicians in France and Quebec
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Our objective was to compare physician characteristics associated with high-frequency hormone therapy (HT) prescription between gynecologists and general practitioners (GPs) within and between France and Quebec, Canada. DESIGN: A self-administered mail survey was sent to a representative sample of 2,000 physicians in France and 1,000 physicians in Quebec. High-frequency prescribers were those who reported prescribing HT to more than 70% of their postmenopausal patients. The following characteristics were included in the analysis: country, specialty, age, gender, characteristics of the practice (solo or group, private or public, rural or urban, number of patients seen daily, duration of practice, percentage of women 45 years or older), teaching or research activities, participation in education course on HT, and practice patterns relating to menopausal women (having patient education materials available, providing materials to patients, and discussing the possibility of HT). RESULTS: The analysis covered 974 physicians in France (389 GPs and 585 gynecologists) and 452 physicians in Quebec, Canada (318 GPs and 134 gynecologists). Despite differences in health care, in both countries gynecologists were more likely to be high-frequency prescribers than were GPs, although this difference was smaller in Quebec. Canadian physicians were more likely to prescribe HT. The difference between countries was greatest among GPs. Except for nationality and practice patterns designed to provide women with information, none of the physician characteristics was associated with high-frequency prescription among GPs. Among gynecologists, only the number of patients per day and the provision of information were associated with high-frequency prescription. CONCLUSIONS: Notwithstanding a common language, differences in the prescription pattern of HT between countries were greatest at the level of primary care than secondary care. In both countries, specialists were more likely to prescribe HT than were GPs. Implementation of clinical practice guidelines to set baseline standards in the field of menopausal health remains a challenge but will need to take into account cultural characteristics as well as level of medical care.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».