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Enregistrement W2043619050 · doi:10.1155/2014/458184

A Web-Based Survey of Residents’ Views on Advocating with Patients for a Healthy Built Environment in Canada

2014· article· en· W2043619050 sur OpenAlexaffabout
Matthew Cruickshank, Marcus Law

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Family Medicine · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensCanada Research ChairsUniversity of New BrunswickUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineWorld Wide WebWeb surveyData scienceFamily medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose. To determine family medicine residents' perceived knowledge and attitudes towards the built environment and their responsibility for health advocacy and to identify their perceived educational needs and barriers to patient education and advocacy. Methods. A web-based survey was conducted in Canada with University of Toronto family medicine residents. Data were analyzed descriptively. Results. 93% agreed or strongly agreed that built environment significantly impacts health. 64% thought educating patients on built environment is effective disease prevention; 52% considered this a role of family physicians. 78% reported that advocacy for built environment is effective disease prevention; 56% perceived this to be the family physician's role. 59% reported being knowledgeable to discuss how a patient's environment may affect his/her health; 35% reported being knowledgeable to participate in community discussions on built environment. 78% thought education would help with integration into practice. Inadequate time (92%), knowledge (73%), and remuneration (54%) were barriers. Conclusions. While residents perceived value in education and advocacy as disease prevention strategies and acknowledged the importance of a healthy built environment, they did not consider advocacy towards this the family physician's role. Barrier reduction and medical education may contribute to improved advocacy, ultimately improving physical activity levels and patient health outcomes.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,867

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,474
Tête enseignante GPT0,588
Écart entre enseignants0,114 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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