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Enregistrement W2105531965 · doi:10.1177/0272989x13492017

Physicians’ Tacit and Stated Policies for Determining Patient Benefit and Referral to Cardiac Rehabilitation

2013· article· en· W2105531965 sur OpenAlexafffundabout
Jason W. Beckstead, Mark V. Pezzo, Theresa M. Beckie, Farnaz Shahraki, Amanda C. Kentner, Sherry L. Grace

Notice bibliographique

RevueMedical Decision Making · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Health and Mental Health
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésReferralRehabilitationMedicineFamily medicineScale (ratio)PsychologyPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND / PURPOSE: The benefits of prescribing cardiac rehabilitation (CR) for patients following heart surgery is well documented; however, physicians continue to underuse CR programs, and disparities in the referral of women are common. Previous research into the causes of these problems has relied on self-report methods, which presume that physicians have insight into their referral behavior and can describe it accurately. In contrast, the research presented here used clinical judgment analysis (CJA) to discover the tacit judgment and referral policies of individual physicians. The specific aims were to determine 1) what these policies were, 2) the degree of self-insight that individual physicians had into their own policies, 3) the amount of agreement among physicians, and 4) the extent to which judgments were related to attitudes toward CR. METHODS: Thirty-six Canadian physicians made judgments and decisions regarding 32 hypothetical cardiac patients, each described on 5 characteristics (gender, age, type of cardiovascular procedure, presence/absence of musculoskeletal pain, and degree of motivation) and then completed the 19 items of the Attitude towards Cardiac Rehabilitation Referral scale. RESULTS: Consistent with previous studies, there was wide variation among physicians in their tacit and stated judgment policies, and self-insight was modest. On the whole, physicians showed evidence of systematic gender bias as they judged women as less likely than men to benefit from CR. Insight data suggest that 1 in 3 physicians were unaware of their own bias. There was greater agreement among physicians in how they described their judgments (stated policies) than in how they actually made them (tacit policies). Correlations between attitude statements and CJA measures were modest. CONCLUSIONS: These findings offer some explanation for the slow progress of efforts to improve CR referrals and for gender disparities in referral rates.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,408

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,350 · 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'étudeAutre devis
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

Citations34
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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