Clinical practitioners’ views on the management of patients with medically unexplained physical symptoms (MUPS): a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: By identifying strategies that practicing physicians use in managing patients with medically unexplained physical symptoms (MUPS), we present an interim practical management guide (IPMG) that clinical practitioners may find useful in their clinical practices and that may help guide future research. DESIGN: A qualitative research study based on interview data from practicing physicians with experience in dealing with MUPS and known to the physician members of the research team. A parallel exploration of patient experiences was carried out simultaneously and is reported elsewhere. SETTING: 2 urban centres in 2 different Canadian provinces in a healthcare system where family physicians provide the majority of primary care and self-referral to specialists rarely occurs. PARTICIPANTS: The physician members of the research team invited practicing family and specialty physicians to participate in the study. RESULTS: We characterise the care of patients with MUPS in terms of a 4-part framework: (1) the challenge of diagnosis; (2) the challenge of management/treatment; (3) the importance of communication and (4) the importance of the therapeutic relationship. CONCLUSIONS: On the basis of the details in the different parts of the framework, we propose an IPMG that practitioners may find useful to facilitate the clinical care of patients with MUPS. The guide can be readily implemented into the practice of any physician who cares for patients with MUPS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,028 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,013 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».