Knowledge, attitudes, and practice patterns among healthcare providers in the prevention of recurrent kidney stones in Northern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTON: Kidney stone recurrence is common. Preventive measures can lead to improved quality of life and costs savings to the individual and healthcare system. Guidelines to prevent recurrent kidney stones are published by various urological societies. Adherence to guidelines amongst healthcare professionals in general is poor, while adherence to preventive management guidelines regarding stone disease is unknown. To understand this issue, we conducted an online study to assess the knowledge, attitudes, and practice patterns of healthcare practitioners in Northern Ontario. METHODS: We used the database of healthcare providers affiliated with the Northern Ontario School of Medicine, in Sudbury (East Campus) and Thunder Bay (West Campus), Ontario. We designed the survey based on current best practice guidelines for the management of recurrent kidney stones. Questions covered 3 domains: knowledge, attitudes, and practice patterns. Demographic data were also collected. The survey was distributed electronically to all participants. RESULTS: A total of 68 healthcare providers completed the survey. Of these, most were primary care physicians (72%). To keep uniformity, we analyzed the data of this homogenous group. A total of 70% of the respondents were aware of the current guidelines; however, only 43% applied their knowledge in clinical practice. Most participants lacked confidence while answering most items in the attitude domain. CONCLUSIONS: Most primary care physician respondents were aware of the appropriate preventive measures for recurrent kidney stones; however, they do not appear to apply this knowledge effectively in clinical practice. A low response rate is a limitation of our study. Further studies involving a larger sample size may lead to information sharing and collaborative care among healthcare providers.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 ».