What are the most common conditions in primary care? Systematic review.
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
OBJECTIVE: To identify the most commonly presenting conditions in primary care globally, and to compare common reasons for visits (RFVs) as reported by clinicians and patients, as well as among countries of different economic classifications. DATA SOURCES: Twelve scientific databases were searched up to January 2016, and a dual independent review was performed to select primary care studies. STUDY SELECTION: Studies were included if they contained 20 000 visits or more (or equivalent volume by patient-clinician interactions) and listed 10 or more RFVs. Dual independent data extraction of study characteristics and RFV rankings was performed. Data analysis was descriptive, with pooled rankings of RFVs across studies. SYNTHESIS: Eighteen studies met inclusion criteria (median 250 000 patients or 83 161 visits). Data were from 12 countries across 5 continents. The 10 most common clinician-reported RFVs were upper respiratory tract infection, hypertension, routine health maintenance, arthritis, diabetes, depression or anxiety, pneumonia, acute otitis media, back pain, and dermatitis. The 10 most common patient-reported RFVs were symptomatic conditions including cough, back pain, abdominal symptoms, pharyngitis, dermatitis, fever, headache, leg symptoms, unspecified respiratory concerns, and fatigue. Globally, upper respiratory tract infection and hypertension were the most common clinician-reported RFVs. In developed countries the next most common RFVs were depression or anxiety and back pain, and in developing countries they were pneumonia and tuberculosis. There was a paucity of available data, particularly from developing countries. CONCLUSION: There are differences between clinician-reported and patient-reported RFVs to primary care, as well as between developed and developing countries. The results of our review are useful for the development of primary care guidelines, the allocation of resources, and the design of training programs and curricula.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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