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Enregistrement W2792943965 · doi:10.1139/apnm-2017-0616

Physical activity prescription by Canadian Emergency Medicine Physicians

2018· article· en· W2792943965 sur OpenAlexaffvenueabout
Robert Soegtrop, Matt Douglas-Vail, Taylor Bechamp, M. Columbus, Kevin Wood, Kristine Van Aarsen, Robert Sedran

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensLondon Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical prescriptionMedicineFamily medicinePhysical activityEmergency physicianEmergency departmentEmergency roomsMedical emergencyEmergency medicinePhysical therapyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An increase in physical activity has been shown to improve outcomes in many diseases. An estimated 600 000 Canadians receive their primary health care from emergency departments (ED). This study aims to examine physical activity prescription by emergency medicine physicians (EPs) to determine factors that influence decisions to prescribe physical activity. A survey was distributed to EPs via email using the Canadian Association of Emergency Physicians (CAEP) survey distribution protocol. Responses from 20% (n = 332) of emergency physician/residents in Canada were analyzed. Of the EPs, 62.7% often/always counsel patients about preventative medicine (smoking, diet, and alcohol). Only 12.7% (42) often/always prescribe physical activity. The CCFP-trained physicians (College of Family Physicians Canada) were significantly more likely to feel comfortable than CCFP-EM-trained physicians (Family Physicians with Enhanced Skills in Emergency Medicine) prescribing physical activity (p = 0.0001). Both were significantly more likely than the FRCPC-trained EPs (Fellows of the Royal College of Physicians of Canada). Of the EPs, 73.4% (244) believe the ED environment does not allow adequate time for physical activity prescription. Family medicine-trained EPs are more likely to prescribe physical activity; the training they receive may better educate them compared with FRCPC-trained emergency medicine. Further education is required to standardize an approach to ED physical activity prescription.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,189

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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