Assessing Physician Awareness of the Choosing Wisely Canada Recommendations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Choosing Wisely Canada (CWC), an initiative to reduce low-value care, launched in April 2014. However, it remains unclear to what extent physicians are aware of the initiative and specific recommendations. The objective of this study was to assess physician awareness of the CWC campaign and recommendations, in addition to assessment of attitudes and perspectives on low-value medical care. Methods: This study was conducted as a survey of faculty physicians and residents of McMaster University. Electronic surveys were sent to all faculty physicians and residents within specialties with CWC recommendations. Responses were analyzed to determine awareness of CWC recommendations, defined as awareness of ≥3 recommendations targeted to a respondent’s respective specialty. Results: A total of 361 respondents were included in the analysis (response rate = 33%). Eighty-eight percent of respondents were aware of the CWC campaign. Only 30.1% (95% CI 23.5–36.7%) of respondents were able to correctly describe ≥3 of the recommendations targeted to their respective specialty, with a mean of 1.6 (95% CI 1.4–1.9) recommendations correctly identified per respondent. Most recommendations (70.9%) were reported as already being part of a respondents’ practice prior to release of the CWC recommendations. Interpretation: Despite general awareness of the CWC campaign, more than two thirds of physicians cannot describe most recommendations targeted to their own specialty. Nonetheless, many of these physicians report already practicing in compliance with these recommendations. Future studies are required to identify methods to improve communication, to track compliance with current CWC recommendations, and to determine areas of care that would most benefit from additional recommendations.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle