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Enregistrement W2804857081 · doi:10.3233/wor-182724

Physician decision-making in the management of work related upper extremity injuries

2018· article· en· W2804857081 sur OpenAlexaff
Mike Szekeres, Joy C. MacDermid, Adam Katchky, Ruby Grewal

Notice bibliographique

RevueWork · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensWestern UniversityHand and Upper Limb Clinic
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Compensation (psychology)MedicineWork (physics)Process (computing)Theme (computing)Medical educationPsychologyComputer scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Physicians working in a tertiary care injured worker clinic are faced with clinical decision-making that must balance the needs of patients and society in managing complex clinical problems that are complicated by the work-workplace context. OBJECTIVE: The purpose of this study is to describe and characterize the decision-making process of upper extremity specialized surgeons when managing injured workers within a specialized worker's compensation clinic. METHOD: Surgeons were interviewed in a semi-structured manner. Following each interview, the surgeon was also observed in a clinic visit during a new patient assessment, allowing observation of the interactional patterns between surgeon and patient, and comparison of the process described in the interview to what actually occurred during clinic visits. RESULTS: The primary central theme emerging from the surgeon interviews and the clinical observation was the focus on the importance of comprehensive assessment to make the first critical decision: an accurate diagnosis. Two subthemes were also found. The first of these involved the decision whether to proceed to management strategies or to continue with further investigation if the correct diagnosis is uncertain. Once the central theme of diagnosis was achieved, a second subtheme was highlighted; selecting appropriate management options, given the complexities of managing the injured worker, the workplace, and the compensation board. CONCLUSIONS: This study illustrates that upper extremity surgeons rely on their training and experience with upper extremity conditions to follow a sequential but iterative decision-making process to provide a more definitive diagnosis and treatment plan for workers with injuries that are often complex. The surgeons are challenged by the context which takes them out of their familiar zone of typical clinical practice to deal with the interactions between the injury, worker, work, workplace and insurer.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,701
Score d'incertitude au seuil0,174

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,283 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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