How physicians allocate causation: a scenario study with factorial design
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Causation is a complex concept but important in suspected work-related disease. Physicians routinely make initial assessments of causation as part of their work, but the factors contributing to these assessments are not well understood. AIMS: To determine which factors influence a family physician's assessment of causation when seeing patients with suspected work-related injury or illness. METHODS: Four groups of family physicians with differing levels of prior reporting (zero, low, medium, high) to the Workers Compensation Board received a questionnaire including four randomly allocated case scenarios. For each scenario there were four versions with either strong or weak causal features suggesting work or non-work factors were important causes or contributors. Responses to questions were made on a series of visual analogue scales. RESULTS: The nature of the condition and scenario type (i.e. strength of the causal information about workplace and non-workplace factors) were associated with the physicians' opinion on work-relatedness. Understanding the nature of the patient's work, the timing of symptoms and the patients' opinion about work-relatedness were viewed by the physicians as important. A decision that a condition was not work related was influenced primarily by the strength of potential causes outside work. Prior reporting history of the physician was not associated with opinions on work-relatedness, nor the factors considered in reaching this decision. CONCLUSIONS: The characteristics of the case scenario were more important in determining a physician's opinion about work-relatedness than the characteristics of the physician.
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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 | 0,070 | 0,220 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».