Physicians' Knowledge of Inhaler Devices and Inhalation Techniques Remains Poor in Spain
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studies in many countries in the 1990s revealed deficiencies in physicians' knowledge about inhalation therapy. In an attempt to remedy this situation, Spanish scientific societies implemented a variety of educational strategies. The objective of the present study was to assess changes in attitudes and knowledge about inhalers and inhalation techniques in a sizable sample of physicians. METHODS: An 11-question multiple choice test was developed and administered throughout Spain to practicing physicians from specialties that frequently prescribe inhaler devices. The survey collected demographic characteristics (four items), preferences (two items), and issues related to knowledge (three items) and education (two items) about devices and inhalation techniques. Completion of the questionnaire was voluntary, individual, and anonymous. RESULTS: A total of 1514 respondents completed the questionnaire. Dry powder inhalers (DPI) were preferred by 61.2% physicians, but only 46.1% identified "inhale deeply and forcefully" as the most significant step in the inhalation maneuver using these devices. Only 27.7% stated that they always checked the patient's inhalation technique when prescribing a new inhaler. A composite variable, general inhaled therapy knowledge, which pooled the correct answers related to knowledge, revealed that only 14.2% physicians had an adequate knowledge of inhaled therapy. Multivariate analysis showed that this knowledge was lowest among internal medicine and primary care physicians. CONCLUSIONS: Prescribers' knowledge of inhalers and inhalation techniques remains poor in Spain. The causes should be identified in further research to allow effective educational strategies to be developed. Specific educational policies should be addressed to general practitioners.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».