Surveying the Knowledge and Practices of Health Professionals in China, India, Iran, and Mexico on Treating Tuberculosis
Notice bibliographique
Résumé
Research evidence continues to reveal findings important for health professionals' clinical practices, yet it is not consistently disseminated to those who can use it. The resulting deficits in knowledge and service provision may be especially pronounced in low- and middle-income countries that have greater resource constraints. Tuberculosis treatment is an important area for assessing professionals' knowledge and practices because of the effectiveness of existing treatments and recognized gaps in professionals' knowledge about treatment. This study surveyed 384 health professionals in China, India, Iran, and Mexico on their knowledge and practices related to tuberculosis treatment. Few respondents correctly answered all five knowledge questions (12%) or self-reported performing all five recommended clinical practices "often or very often" (3%). Factors associated with higher knowledge scores included clinical specialization and working with researchers. Factors associated with better practices included training in the care of tuberculosis patients, being based in a hospital, trusting systematic reviews of randomized controlled double-blind trials, and reading summaries of articles, reports, and reviews. This study highlights several strategies that may prove effective in improving health professionals' knowledge and practices related to tuberculosis treatment. Facilitating interactions with researchers and training in acquiring systematic reviews may be especially helpful.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».