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Enregistrement W2342923168

Counseling regarding pregnancy--related drug exposures by family physicians in Ontario.

2007· article· en· W2342923168 sur OpenAlexaffabout
Jodi Goodwin, Scott Rieder, Michael Rieder, Doreen Matsui

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and Medication Impact
Établissements canadiensWestern UniversityChildren's Hospital of Western Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFamily medicinePregnancyMEDLINE
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Family physicians may play a significant role in providing information to their patients on the effects of medication exposure during pregnancy. Women must receive accurate information, as unrealistic perception of teratogenic risk may lead to inadequate treatment of maternal disease or termination of otherwise wanted pregnancies. OBJECTIVES: To collect data on the current practices of family physicians in providing information regarding pregnancy-related drug exposures, in particular, their confidence in providing counseling and their sources of information. METHODS: A mailed survey was sent to a random sample of family physicians in Ontario. Outcome measures included the proportion of family physicians that feel confident in providing counseling regarding drugs in pregnancy, most common resources, barriers to counseling and preferences for future educational programs. RESULTS: Of the 756 surveys, 400 (53%) were returned, 265 (66%) by practicing physicians caring for women of childbearing age. Most (80.3%) felt confident in providing counseling, though a majority (56%) stated that available sources of information are not adequate. The most commonly consulted source was the Motherisk Program (62%). Lack of evidence-based information was cited as the major barrier. CONCLUSIONS: Although family physicians were confident in providing counseling to pregnant patients with regards to drug use, more than one-half thought that the available sources of information are not adequate. The dissemination of more evidence-based information in this field is needed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,682
Score d'incertitude au seuil0,616

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,220 · 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 tête enseignante, 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

Citations15
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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