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Enregistrement W2971671184 · doi:10.5604/01.3001.0013.1658

Physicians’ personal health practices and their effect on their patients‘ health practices.

2019· article· en· W2971671184 sur OpenAlexaff
Yizchak Dresner, Erica Frank, Michal Shani, Shlomo Vinker

Notice bibliographique

RevueMEDICAL SCIENCE PULSE · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVaccinationInfluenza vaccineFamily medicineHealth careImmunizationPneumococcal vaccineHealth maintenanceImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Although much has been written about the potential power of the association between physicians’ personal health practices and those of their patients, we found few objective studies of this relationship. We therefore investigated this association using objectively measured health care indicators. Aim of the study: The aim of the study was to show the association between physicians’ own screening/immunization practices and their patients screening/immunization practices. Material and methods: We assessed 8 indicators of quality of health care (screening and vaccination practices) for primary care physicians (n=1488) and their adult patients (n = 1 886 791) in Israel’s largest health maintenance organization. The physicians were also patients in this health care system Results: For all 8 indicators, patients whose physicians were compliant with the preventive practices were more likely (p < 0.05) to also have undergone these preventive measures than patients with noncompliant physicians. We also found that more similar preventive practices showed somewhat stronger relations. For example, among patients whose physician had received the influenza vaccine, 49.1% of eligible patients received influenza vaccines compared to 43.2% of patients whose physicians did not receive the vaccine (5.9% absolute difference, 13.7% relative difference). This is twice the relative difference (7.2%) shown for pneumococcal vaccine—eligible patients of influenza-vaccinated versus non vaccinated physicians (60.9 vs 56.8%).When we examined the rates of un-related practices, we found that, for example,mammography rates were identical for patients whose physicians did and did not receive the influenza vaccine Conclusions: We found a consistent, positive relation between physicians’ and patients’preventive health practices. Objectively establishing this healthy doctor—healthy patient relationship should encourage preventionoriented health care systems to better support and evaluate the effects on patients of improving the physical health of medical students and physicians.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,579
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,405 · 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.

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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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