How bipolar disorders are managed in family practice: self-assessment survey.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate family physicians' experience in diagnosing and managing bipolar disorder, how they rate their undergraduate and postgraduate training in this area, and what they think they need to learn in the future. DESIGN: Survey questionnaire. SETTING: Family practices in London, Ont. PARTICIPANTS: Random sample of 297 family physicians. MAIN OUTCOME MEASURES: Physicians' experience in diagnosing and managing patients with bipolar disorder, rating of their undergraduate and postgraduate training in this area, and thoughts about what they need to learn in the future. RESULTS: Of 297 surveys sent out, 147 (49.5%) were returned. Male respondents accounted for 62%, and female respondents 37%, of completed surveys. Average year of graduation from medical school was 1979. The most common response for level of experience in diagnosing and treating bipolar disorders was "somewhat comfortable." Physicians frequently reported screening for symptoms of mood disorders (42%), and most of them were sharing care with other professionals (88%). Undergraduate training was rated as poor (42%) or satisfactory (46%), and postgraduate training was rated as poor (42%) or satisfactory (44%). Physicians thought they needed more education in issues of diagnosis and pharmacotherapy. CONCLUSION: Family physicians were only somewhat comfortable with diagnosing and managing bipolar disorders, and most thought their undergraduate and graduate training in this area had been, at best, satisfactory. They expressed a need for more education in the areas of diagnosis and pharmacotherapy.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».