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Enregistrement W2223732493 · doi:10.1155/2015/496437

Low Awareness but Positive Attitudes Toward Fecal Transplantation in Ontario Physicians

2015· article· en· W2223732493 sur OpenAlexafffundabout
Madison Dennis, Mary Jane Salpeter, Susy Hota

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Infectious Diseases and Medical Microbiology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClostridium difficile and Clostridium perfringens research
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity Health Network
Mots-clésFecal bacteriotherapyTransplantationFecesMedicineFamily medicineIntensive care medicineInternal medicineMicrobiologyBiologyClostridium difficileAntibiotics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite mounting evidence supporting fecal transplantation (FT) as a treatment for recurrent Clostridium difficile infection (CDI), adoption into clinical practice has been slow. OBJECTIVE: To determine the health literacy and attitudes of academic physicians in Toronto and infectious disease physicians in Ontario toward FT as a treatment for recurrent CDI, and to determine whether these are significant barriers to adoption. METHODS: Surveys were distributed to 253 general internists, infectious diseases specialists, gastroenterologists and family physicians. RESULTS: The response rate was 15%. More than 60% of physicians described themselves as being 'not at all' or 'somewhat' familiar with FT. Of the 76% of physicians who had never referred a patient for FT, the most common reason (50%) was lack of awareness of where to access the treatment. The 'ick factor' accounted for only 13% of reasons for not referring. No respondent believed that the procedure was too risky to consider. CONCLUSION: Despite general poor health literacy on FT, most physicians sampled share similar positive attitudes toward the treatment.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,252
Score d'incertitude au seuil0,507

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations7
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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