Patients with eating disorders. How well are family physicians managing them?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the attitudes and behaviour of family physicians toward patients with eating disorders (EDs) and to assess these physicians' ongoing learning needs. DESIGN: Confidential survey by mail. SETTING: Family practices in London, Ont. PARTICIPANTS: Two hundred thirty-six general FPs. MAIN OUTCOME MEASURES: Proportion of FPs seeing patients with EDs, screening and management practices, learning needs. RESULTS: Survey response rate was 87.7%; 64% of respondents were male, 36% were female, and 54% had completed a family medicine residency program. Overall, FPs were more comfortable with diagnosis, and less comfortable with management, of EDs. Most respondents shared care with other professionals, usually psychiatrists and nutritionists. Female physicians had identified a larger number of ED patients in their practices and were more likely to screen routinely for EDs. Three quarters of FPs rated their undergraduate training in EDs as poor, and 59% thought their postgraduate training was poor. Outpatient services, diagnostic issues, screening needs, and management planning were identified as important learning needs. Family physicians thought these needs could be best addressed in interactive workshops or peer-led case-discussion groups. CONCLUSION: Family physicians are important in first-line treatment of EDs, but many barriers prevent effective diagnosis and management. Validated screening tools and management strategies could assist FPs in caring for patients with EDs.
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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 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».