Assessing family history of chronic disease in primary care: Prevalence, documentation, and appropriate screening.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the proportion of primary care patients who report a family history (FH) of type 2 diabetes, coronary artery disease, breast cancer, or colorectal cancer (CRC); assess concordance of FH information derived from the electronic medical record (EMR) compared with patient-completed health questionnaires; and assess whether appropriate screening was informed by risk based solely on FH. DESIGN: Data from the BETTER (Building on Existing Tools to Improve Chronic Disease Prevention and Screening in Primary Care) trial were used. Patients were mailed questionnaires. Baseline FH and screening data were obtained for enrolled patients from the EMR and health questionnaires. SETTING: Ontario and Alberta. PARTICIPANTS: Randomly selected patients from 8 family practices. MAIN OUTCOME MEASURES: Agreement on FH between the EMR and questionnaire was determined; logistic regression was used to assess significant predictors of screening. RESULTS: In total, 775 of 789 (98%) patients completed the health questionnaire. The mean age of participants was 52.5 years and 72% were female. A minimum of 12% of patients (range 12% to 36%) had a reported FH of 1 of 4 chronic diseases. Among patients with positive FH, the following proportions of patients had that FH recorded in the EMR compared with the questionnaire: diabetes, 24% in the EMR versus 36% on the questionnaire, κ = 0.466; coronary artery disease, 35% in the EMR versus 22% on the questionnaire, κ = 0.225; breast cancer, 21% in the EMR versus 22% on the questionnaire, κ = 0.241; and CRC, 12% in the EMR versus 14% on the questionnaire, κ = 0.510. There was moderate agreement for diabetes and CRC. The presence of FH was a significant predictor of CRC screening (odds ratio 1.9, 95% CI 1.1 to 3.1). CONCLUSION: A moderate prevalence of FH was found for 4 conditions for which screening recommendations vary with risk based on FH. Having patients self-complete an FH was thought to be feasible; however, questions about FH accuracy and completeness from both self-report and EMR remain. Work is needed to determine how to facilitate the adoption of FH tools into practice as well as strategies linking familial risk to appropriate screening.Trial registration number ISRCTN07170460 (ISRCTN Registry).
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».