Patients with microscopic and gross hematuria: practice and referral patterns among primary care physicians in a universal health care system
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hematuria is one of the most common findings on urinalysis in patients encountered by primary care physicians. In many instances it can also be the first presentation of a serious urological problem. As such, we sought to evaluate current practices adopted by primary care physicians in the workup and screening of hematuria. METHODS: Questionnaires were mailed to all registered primary care physicians across Quebec. Questions covered each physician's personal approach to men and postmenopausal women with painless gross hematuria or with asymptomatic microscopic hematuria, as well as screening techniques, general knowledge with regards to urine collection and sampling, and referral patterns. RESULTS: Of the surveys mailed, 599 were returned. Annual routine screening urinalysis on all adult male and female patients was performed by 47% of respondents, regardless of age or risk factors. Of all the respondents, 95% stated microscopic hematuria was associated with bladder cancer. However, in an older male with painless gross hematuria, only 64% of respondents recommended further evaluation by urology. On the other hand, in a postmenopausal woman with 2 consecutive events of significant microscopic hematuria, only 48.6% recommended referral to urology. Findings were not associated with the gender of the respondent, experience or geographic location of practice (urban vs. rural). INTERPRETATION: There seems to be reluctance amongst primary care physicians to refer patients with gross or significant microscopic hematuria to urology for further investigation. A higher level of suspicion and further education should be implemented to detect serious conditions and to offer earlier intervention when possible.
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 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 | 0,000 |
| 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 ».