Provider, Patient, and Practice Factors Shape Hepatitis B Prevention and Management by Primary Care Providers
Notice bibliographique
Résumé
GOALS: To evaluate provider knowledge, attitudes and barriers to hepatitis B virus (HBV) care and management practices across diverse primary care settings. BACKGROUND: Factors influencing adherence to recommended HBV screening and management guidelines are poorly defined. MATERIALS AND METHODS: Providers across various health care settings in San Francisco were surveyed. Multivariate analyses were used to identify factors associated with recommended HBV screening, vaccination, and disease monitoring. RESULTS: Of 277 (41.3%) responding providers, 42% reported performing HBV screening in >50% of at-risk patients, and 49%, HBV vaccination in >50% of eligible patients. Most reported appropriate monitoring of a majority of HBV-infected patients with alanine aminotransferase (79%) and HBV viral load (67%) every 6 to 12 months, but performed any hepatocellular carcinoma screening in 49%. Provider factors significantly associated with HBV screening were speaking an Asian language [odds ratio (OR), 3.27], offering HBV treatment (OR, 3.00), having >25% of Asian patients in practice (OR, 2.10), practicing in safety net settings (OR, 7.51) and having higher barrier score (OR, 0.74). Appropriate HBV monitoring was associated with provider speaking an Asian language (OR, 3.43) and provider age (OR, 0.68/decade). Hepatocellular carcinoma screening was associated with having >25% of patients speaking English as a second language (OR, 4.26) and practicing in safety net settings (OR, 0.14). CONCLUSIONS: Rates of adherence to HBV guidelines were suboptimal irrespective of practice setting and were influenced by certain provider, patient and practice factors. This study reinforces the importance of engaging primary care providers in development, dissemination, and implementation of evidence-based HBV practice guidelines.
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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 | 0,001 | 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 ».