Complementary and Conventional Medicine in Switzerland: Comparing Characteristics of General Practitioners
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Do structural characteristics of general practitioners (GPs) who practice complementary medicine (CAM) differ from those GPs who do not? Assessed characteristics included experience and professional integration of general practitioners (GPs), workload, medical activities, and personal and technical resources of practices. The investigated CAM disciplines were anthroposophic medicine, homoeopathy, traditional Chinese medicine, neural therapy and herbal medicine. MATERIAL AND METHODS: We designed a cross-sectional study with convenience and stratified samples of GPs providing conventional (COM) and/or complementary primary care in Switzerland. The samples were taken from the database of the Swiss medical association (FMH) and from CAM societies. Data were collected using a postal questionnaire. RESULTS: Of the 650 practitioners who were included in the study, 191 were COM, 167 noncertified CAM and 292 certified CAM physicians. The proportion of females was higher in the population of CAM physicians. Gender-adjusted age did not differ between CAM and COM physicians. Nearly twice as many CAM physicians work part-time. Differences were also seen for the majority of structural characteristics such as qualification of physicians, type of practice, type of staff, and presence of technical equipment. CONCLUSION: The study results show that structural characteristics of primary health care do differ between CAM and COM practitioners. We assumed that the activities of GPs are defined essentially by analyzed structures. The results are to be considered for evaluations in primary health care, particularly when quality of health care is assessed.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».