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Enregistrement W2122562852 · doi:10.3122/jabfm.2014.01.130110

Accuracy and Congruence of Patient and Physician Weight-Related Discussions: From Project CHAT (Communicating Health: Analyzing Talk)

2014· article· en· W2122562852 sur OpenAlexaff
Michael E. Bodner, Rowena J Dolor, T. Fstbye, Pauline Lyna, S. C. Alexander, James A. Tulsky, Kathryn I. Pollak

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the American Board of Family Medicine · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueObesity and Health Practices
Établissements canadiensTrinity Western UniversityWestern University
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineConfidence intervalOverweightOdds ratioWeight lossCongruence (geometry)Weight managementFamily medicinePrimary careHealth carePsychological interventionOddsBody mass indexObesityLogistic regressionNursingInternal medicineSocial psychologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Primary care providers should counsel overweight patients to lose weight. Rates of self-reported, weight-related counseling vary, perhaps because of self-report bias. We assessed the accuracy and congruence of weight-related discussions among patients and physicians during audio-recorded encounters. METHODS: We audio-recorded encounters between physicians (n = 40) and their overweight/obese patients (n = 461) at 5 community-based practices. We coded weight-related content and surveyed patients and physicians immediately after the visit. Generalized linear mixed models assessed factors associated with accuracy. RESULTS: Overall, accuracy was moderate: patient (67%), physician (70%), and congruence (62%). When encounters containing weight-related content were analyzed, patients (98%) and physicians (97%) were highly accurate and congruent (95%), but when weight was not discussed, patients and physicians were more inaccurate and incongruent (patients, 36%; physicians, 44%; 28% congruence). Physicians who were less comfortable discussing weight were more likely to misreport that weight was discussed (odds ratio, 4.5; 95% confidence interval, 1.88-10.75). White physicians with African American patients were more likely to report accurately no discussion about weight than white physicians with white patients (odds ratio, 0.30; 95% confidence interval, 0.13-0.69). CONCLUSION: Physician and patient self-report of weight-related discussions were highly accurate and congruent when audio-recordings indicated weight was discussed but not when recordings indicated no weight discussions. Physicians' overestimation of weight discussions when weight is not discussed constitutes missed opportunities for health interventions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,143
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,143
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,362 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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