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Enregistrement W2005765504 · doi:10.1111/j.1755-618x.2009.01208.x

Canadian Family Physicians and Complementary/Alternative Medicine: The Role of Practice Setting, Medical Training, and Province of Practice<sup>*</sup>

2009· article· fr· W2005765504 sur OpenAlexaffabout
Kristine Hirschkorn, Robert Andersen, Ivy Lynn Bourgeault

Notice bibliographique

RevueCanadian Review of Sociology/Revue canadienne de sociologie · 2009
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueComplementary and Alternative Medicine Studies
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,586
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,007
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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