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Enregistrement W2417768516

Giving patients information on abnormal cytology and human papillomavirus: survey of health providers.

2007· article· en· W2417768516 sur OpenAlexaff
Michelle Howard, J Koteles, Alice Lytwyn, Laurie Elit, Janusz Kaczorowski, Joan Randazzo

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical Cancer and HPV Research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLikert scaleFamily medicineCervical cancerHuman papillomavirusHealth professionalsNursingCancerHealth carePsychologyInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Knowledge of the link between HPV and cervical cancer is low among women. Health providers may be required to give information and counseling on HPV. This study surveyed health providers' comfort in counseling women about HPV. METHODS: Physicians, nurses and midwives attending a lecture on HPV completed a questionnaire (before the lecture) on their comfort level answering questions that a woman with an abnormal Pap may ask her health provider. Comfort level with knowledge was assessed on a 7-point Likert scale, with seven being very comfortable. RESULTS: Of the 96 attendees, 57.3% (55/96) were eligible and completed the questionnaire. Two-thirds of respondents were physicians (61.8%; 34/55), 38.2% were nurses or midwives (21/55). Telling a partner about HPV infection was the question about which the most respondents were very comfortable (69.1% answering 6 or 7) and chances of developing cervical cancer was the item about which the fewest respondents reported being very comfortable (36.4%). CONCLUSIONS: Less than one-half to two-thirds of health providers self-reported being very comfortable answering HPV-related questions that a woman may ask. More information is needed regarding health providers' actual knowledge of HPV and women's wishes for information.

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)0,005
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations8
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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