Canadian Family Physicians and Complementary/Alternative Medicine: The Role of Practice Setting, Medical Training, and Province of Practice<sup>*</sup>
Notice bibliographique
Résumé
Cette étude jette une certaine lumière sur la façon selon laquelle les médecins de famille canadiens offrent des services de médecine douce et complémentaire (MDC) à leurs patients, et pourquoi ils le font. Les résultats des recherches des auteurs démontrent que les environnements organisationnels découragent les médecins d'offrir des services de MDC alors que les cliniques indépendantes y sont plus favorables. Les médecins formés dans les facultés de médecine francophones sont moins susceptibles que leurs collègues formés en anglais d'offrir de tels services, et ceux de Colombie‐Britannique sont les plus portés à le faire. Les différences interprovinciales ne semblent pas liées à la présence ou à l'absence de législation de « preuve négative », qui est considérée faciliter la fourniture de ces services par les médecins. The present study sheds some light on how and why Canadian family physicians offer complementary and alternative medicine (CAM) services to their patients. Our results suggest that organizational settings discourage physicians from offering CAM, while solo clinics are most conducive. Physicians trained in French‐language medical schools are less likely than their English‐language trained colleagues to offer CAM services, and those in British Columbia are the most likely to do so. Provincial differences do not appear to be related to the presence or absence of “negative proof” legislation that is considered to facilitate CAM provision by physicians.
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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 | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».