Physicians’ Knowledge of Alcohol, Tobacco and Folic Acid in Pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess: (1) physicians' knowledge and clinical confidence regarding problematic substance use in pregnancy compared to folic acid, and (2) physicians' desire for education in this area and their preferred learning modalitiestools. DESIGN: Self-administered survey. SETTING: Family Medicine Forum 2004 in Toronto, Canada. PARTICIPANTS: Physicians attending Family Medicine Forum 2004 in Toronto who provide antenatal care. MAIN OUTCOME MEASURES: Knowledge of folic acid, smoking and alcohol in pregnancy. Clinical confidence and interest in resources regarding problematic substance use in pregnancy. RESULTS: Sixty-six surveys completed. Physicians answered 92.3% of folic acid questions correctly, compared to 82.0% for nicotine and 57.1% for alcohol. Scores were higher on questions about effects of nicotine and alcohol use in pregnancy than on questions about treatment options. A perceived inability to influence clinical outcomes and a lack of professional resources regarding substance use in pregnancy were also identified. Physicians were interested in learning more about problematic substance use in pregnancy, particularly from continuing medical education events, websites and pocket cards. CONCLUSION: Participants' level of knowledge regarding substance use in pregnancy was significantly lower than their knowledge of folic acid, as was their clinical confidence. This lack of knowledge was not attributable to disinterest and clearly more educational resources are needed to address this topic.
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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 | 0,015 |
| 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) | 0,004 | 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 ».