Information Needs and Information-Seeking Behavior of Primary Care Physicians
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The aim of this study was to determine the information needs of primary care physicians in Spain and to describe their information-seeking patterns. METHODS: This observational study took place in primary care practices located in Madrid, Spain. Participants were a random stratified sample of 112 primary care physicians. Physicians' consultations were video recorded for 4 hours. Clinical questions arising during the patient visit and the sources of information used within the consultation to answer questions were identified. Physicians with unanswered questions were followed up by telephone 2 weeks later to determine whether their questions had since been answered and the sources of information used. Clinical questions were classified by topic and type of information. RESULTS: A total of 3,511 patient consultations (mean length, 7.8 minutes) were recorded, leading to 635 clinical questions (0.18 questions per consultation). The most frequent questions were related to diagnosis (53%) and treatment (26%). The most frequent generic type of questions was "What is the cause of symptom x?" (20.5%). Physicians searched for answers to 22.8% of the questions (9.6% during consultations). The time taken and the success rate in finding an answer during a consultation and afterward were 2 minutes (100%) and 32 minutes (75%), respectively. CONCLUSIONS: Primary care physicians working in settings where consultations are of short duration have time to answer only 1 in 5 of their questions. Better methods are needed to provide answers to questions that arise in office practice in settings where average consultation time is less than 10 minutes.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle