Urine Clarity Inaccurate to Rule Out Urinary Tract Infection in Women
Notice bibliographique
Résumé
<h3>PURPOSE</h3> We examined the perspectives of family physicians (FPs) on opioid prescribing and management of chronic pain to better understand the barriers to safer prescribing in primary care and differences in perspectives that may be potential drivers of practice variation. <h3>METHODS</h3> We used an exploratory qualitative study design. Semistructured interviews were conducted in June and July 2017 with 22 FPs in Ontario and coded inductively. Thematic analysis was used to identify themes, and a framework analysis explored the influence of physician demographics on prescribing experience. <h3>RESULTS</h3> Three key themes emerged: the discrepancy between FPs’ training and current practice, the tension between the FP’s role and patient and system expectations, and the influence of length of time in practice and strength of therapeutic relationships on perspectives on opioid prescribing. There was an overarching sentiment among participants that FPs are unsupported in their efforts to manage chronic pain. More years in practice (≥15 years) seems to influence practice patterns by increasing trust in therapeutic relationships and decreasing reliance on emergent guidelines (vs clinical experience). <h3>CONCLUSION</h3> Number of years in practice influences FPs’ response to emergent evidence, requiring initiatives to include strategies tailored to individual beliefs. Initiatives must move beyond dissemination and education to equip FPs with the skills they need to navigate emotionally charged conversations. External pressures and misaligned system and patient expectations place FPs at the center of a challenging situation, which may result in a higher risk of burnout compared with that of their specialist colleagues.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».