Relationships between family physicians’ referral for palliative radiotherapy, knowledge of indications for radiotherapy, and prior training: a survey of rural and urban family physicians
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The primary objective of this research was to assess the relationship between FPs' knowledge of palliative radiotherapy (RT) and referral for palliative RT. METHODS: 1001 surveys were sent to FPs who work in urban, suburban, and rural practices. Respondents were tested on their knowledge of palliative radiotherapy effectiveness and asked to report their self-assessed knowledge. RESULTS: The response rate was 33%. FPs mean score testing their knowledge of palliative radiotherapy effectiveness was 68% (SD = 26%). The majority of FPs correctly identified that painful bone metastases (91%), airway obstruction (77%), painful local disease (85%), brain metastases (76%) and spinal cord compression (79%) can be effectively treated with RT, though few were aware that hemoptysis (42%) and hematuria (31%) can be effectively treated. There was a linear relationship between increasing involvement in palliative care and both self-assessed (p < 0.001) and tested (p = 0.02) knowledge. FPs had higher mean knowledge scores if they received post-MD training in palliative care (12% higher; p < 0.001) or radiotherapy (15% higher; p = 0.002). There was a strong relationship between FPs referral for palliative radiotherapy and both self-assessed knowledge (p < 0.001) and tested knowledge (p = 0.01). CONCLUSIONS: Self-assessed and tested knowledge of palliative RT is positively associated with referral for palliative RT. Since palliative RT is underutilized, further research is needed to assess whether family physician educational interventions improve palliative RT referrals. The current study suggests that studies could target family physicians already in practice, with educational interventions focusing on hemostatic and other less commonly known indications for palliative RT.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».