The extent to which family physicians record their patients’ exercise in medical records: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Exercise is an effective modality for the prevention and treatment of chronic conditions and family physicians are the healthcare providers tasked to manage patients' chronic disease status. However, little is known about the exercise documentation in family-physician records. Therefore, a scoping review was conducted to describe family-physician-recorded exercise-related advice to patients in electronic medical records. DESIGN: Scoping review. SETTING: Primary care clinics. SEARCH STRATEGY: PubMed, Medline, SPORTDiscus, Google, Dissertations & Theses Global, OCLC PapersFirst (via First Search) and included references were searched between 1 January 1990 and 10 June 2018. Extracted information included year, geographic origin, data input structure, input frequency and content of exercise inputs in family physicians' electronic medical records. The primary outcomes are the structure, purpose and frequency of inputs. RESULTS: Of a possible 1758 documents, 83 remained after a title and abstract scan and 22 after a full-text review. These documents included 32 findings of physical activity/exercise medical record documentation: counselling/advising patients (50.0%), status (12.5%), embedded questionnaires (12.5%), status as a risk factor (12.5%), health promotion documentation (6.3%), inactivity status (3.1%) and grading (3.1%). The frequency of exercise inputs in primary care records vary from as low as 0.4% of patients with documentation of physical activity health promotion inputs to as high as 87.8% of patients with exercise or physical activity status recorded. The majority of included documents (63.6%) were focused on patients with identified chronic conditions. CONCLUSION: The findings suggest that the structure and purpose of exercise documentation is often unclear or unspecified. Studies that present exercise information from family-physician medical records tend to focus on patients with specific chronic conditions and present little detail about the field from which information was extracted. The review found that the proportion of patients with physical activity or exercise information is often less than half.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,054 | 0,252 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,040 | 0,038 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».