Women's healthcare consultations on operations: a multidisciplinary provider questionnaire
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: 30% of UK primary care consultations relate to gynaecology. Servicewomen access healthcare in general more frequently than their NHS counterparts, so military medical professionals are thus more likely to be managing significant numbers of gynaecological conditions on deployed military operations. Little is known about their confidence and preparedness in managing female-specific complaints. This study aimed to assess clinicians' views as to their training and confidence in managing gynaecological conditions; to gauge the need for developing treatment guidelines and specific training opportunities and to establish the frequency and scope of female-specific presentations on a military deployment. METHOD: A retrospective questionnaire-based service evaluation of clinical practice was undertaken via an anonymised questionnaire, which was distributed to 44 randomly selected Afghanistan-based UK military medical professionals in May 2014. All clinicians with sick parade duties were eligible for inclusion. RESULTS: 23 (57.5%) military medical professionals reported managing one or more gynaecological conditions per month while deployed and 4 (25%) doctors treated more than 5 per month. Of those questioned, 21 (52.5%) felt underprepared to manage gynaecological conditions confidently. Two-thirds would attend a short course on the subject, 13 (32.5%) thought gynaecology should be included in medical predeployment training (PDT) and 26 (65%) wanted management guidelines included within Clinical Guidelines for Operations (CGOs). CONCLUSIONS: Military medical professionals treat servicewomen with gynaecological problems on deployment. Half of the medical professionals questioned felt they had insufficient training and experience to do so confidently. Training packages, as part of PDT or stand alone, were reported as acceptable methods of improving confidence and knowledge. The common gynaecological acute presentations were suggested as topics to be included in CGOs.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».