Personal Health Practices and Patient Counseling of German Physicians in Private Practice
Notice bibliographique
Résumé
We examined physicians' personal health behaviors and the influence on their patient counseling practices in a representative sample ( N=414 ) of physicians in private practice in Schleswig-Holstein, Germany. Physicians reported significantly better physical but poorer mental health compared to the general population (GP; P>0.01 ). The majority presented with normal weight (47.9% male, 73.1% female physicians versus 24.5/41.0% GP) or overweight (47.5% male, 20.0% female versus 52.9/35.6% GP). Frequency of exercise and fruit and vegetable consumption was higher than in the GP. About 70% drank coffee or tea more than once a day, but only 13.2% of female and 21.8% of male physicians were current smokers (GP 20.1/30.5%). More than half (56.1%) usually or always counseled a typical patient on exercise versus nutrition (47.0%), weight (45.8%), smoking (39.9%), and alcohol (30.0%). Doctors with better personal exercise, nutrition, smoking, and alcohol behaviors counseled their patients significantly more often on related topics. Despite better physical health and health behaviors in these German doctors compared to the GP, there is room for improvement (smoking, overweight), which could be expected to positively influence the counseling practice and impact of doctors' role modeling on patients.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».