The impact of medical informatics on the confidence of rural physicians caring for patients with chronic hepatitis C viral infections
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of the present study was to determine whether CD-based medical informatics enhances rural physicians' confidence in the management of patients with chronic hepatitis C viral infections. METHODS: A total of 385 Canadian rural physicians were mailed a CD-based medical software programme that outlines all aspects of HCV care including diagnosis, counselling, treatment and follow-up. Accompanying the CD was a brief questionnaire that addressed physicians' confidence in the following areas: (i) identifying HCV patients in their practice; (ii) laboratory use and interpretation; (iii) patient counselling; (iv) selection of candidates for treatment; (v) sharing treatment delivery; and (vi) providing follow-up. Three months thereafter, the same questionnaire was repeated. RESULTS: Of the 385 mailings, 59 (15%) physicians returned the initial questionnaire and 57 (15%) the follow-up questionnaire. Twenty-five (44%) respondents indicated they had used the CD. Baseline physician confidence was low in three of the six areas addressed. At follow-up, in addition to now being confident in all areas, CD users were significantly more confident than those who had not used the CD. Increases in physician confidence for CD users were approximately 150-300% in the six areas addressed. The value assigned the CD programme was 8/10. CONCLUSION: The results of this study indicate that: (i) rural physicians are uncomfortable in dealing with many aspects of HCV management; (ii) CD-ROM-based medical informatics can significantly enhance rural physicians' confidence in these areas; (iii) approximately 50% of physicians will employ CD-ROM-based medical informatics in their offices; and (iv) physician level of satisfaction with such programmes is high.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».