Reconstructive Breast Surgery: Referring Physician Knowledge and Learning Needs
Notice bibliographique
Résumé
Despite the positive impact that reconstructive breast surgery can have on a woman's quality of life, the percentage of eligible candidates that have this procedure remains surprisingly low. The authors hypothesized that this may be attributable to inadequate knowledge, inadequate information, and/or misinformation available to physicians caring for these patients. A needs assessment of primary care physicians, general surgeons, oncologists, and plastic surgeons was conducted to determine referring physicians' current level of knowledge of reconstructive breast surgery and to discover potential learning needs. This comprised a survey, focus groups, and individual interviews. Referring physicians rated their own knowledge of reconstructive breast surgery as low. Plastic surgeons rated their referring physicians' knowledge as even lower. Specific learning needs were identified, as large discrepancies between referring physicians' self-reported knowledge of individual breast reconstruction topics and their own opinion of their relevance were revealed. In addition, despite evidence to the contrary, more than one-third of referring physicians indicated a belief that a breast reconstruction delayed the detection of local cancer recurrence and adversely interfered with adjuvant oncologic therapy. This lack of knowledge and misinformation may be negatively affecting patient referrals to plastic surgeons, as more than one-third of referring physicians and 90 percent of plastic surgeons believed that eligible candidates were not being offered referrals because of inadequate referring physician knowledge of this topic. Furthermore, patients older than 49 years were not being referred despite the fact that plastic surgeons would consider these patients as potential surgical candidates. Referring physician gender affected both referral patterns and perceived importance of reconstructive breast surgery. Finally, personal beliefs and past experiences played a role both in physicians' decisions to refer patients and in patients' decisions to have breast reconstructions. These deficiencies in information, knowledge, and learning needs should be addressed by educational interventions during residency training and through continuing education endeavors.
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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 | 0,003 | 0,026 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».