Physicians’ Beliefs About Breast Cancer Surveillance Testing are Consistent With Test Overuse
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Overuse of surveillance testing for breast cancer survivors is an important problem but its extent and determinants are incompletely understood. The objectives of this study were to determine the extent to which physicians' breast cancer surveillance testing beliefs are consistent with test overuse, and to identify factors associated with these beliefs. METHODS: During 2009-2010, a cross-sectional survey of US medical oncologists and primary care physicians (PCPs) was carried out. Physicians responded to a clinical vignette ascertaining beliefs about appropriate breast cancer surveillance testing. Multivariable analyses examined the extent to which test beliefs were consistent with overuse and associated with physician and practice characteristics and physician perceptions, attitudes, and practices. RESULTS: A total of 1098 medical oncologists and 980 PCPs completed the survey (response rate 57.5%). Eighty-four percent of PCPs [95% confidence interval (CI), 81.4%-86.5%] and 72% of oncologists (95% CI, 69.8%-74.7%) reported beliefs consistent with blood test overuse, whereas 50% of PCPs (95% CI, 47.3%-53.8%) and 27% of oncologists (95% CI, 23.9%-29.3%) reported beliefs consistent with imaging test overuse. Among PCPs, factors associated with these beliefs included smaller practice size, lower patient volume, and practice ownership. Among oncologists, factors included older age, international medical graduate status, lower self-efficacy (confidence in knowledge), and greater perceptions of ambiguity (conflicting expert recommendations) regarding survivorship care. CONCLUSIONS: Beliefs consistent with breast cancer surveillance test overuse are common, greater for PCPs and blood tests than for oncologists and imaging tests, and associated with practice characteristics and perceived self-efficacy and ambiguity about testing. These results suggest modifiable targets for efforts to reduce surveillance test overuse.
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 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 | 0,004 | 0,034 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».