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Enregistrement W3029762701 · doi:10.1177/2377960820925984

Adult Asthma Diagnosis: Physician Reported Challenges in Alberta-Based Primary Care Practices

2020· article· en· W3029762701 sur OpenAlexaffabout
Heather Sharpe, Francisca C. Claveria-Gonzalez, Warren Davidson, A. Dean Befus, Joyce Leung, Ekenechukwu Young, Brandie Walker

Notice bibliographique

RevueSAGE Open Nursing · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of CalgaryUniversity of British ColumbiaAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsthmaMedicineSpirometryPulmonary function testingOvertimePrimary careFamily medicinePhysical therapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: An estimated 8.1% of Canadians adults have asthma. While there are challenges associated with the use of objective measurement of lung function in the diagnosis of asthma, we are uncertain of the barriers that impact the use of objective measures, and have limited understanding of the challenges experienced by primary care providers in diagnosis of asthma. The objectives of this quality improvement initiative were to identify primary care providers' methods of diagnosing asthma and to identify challenges with diagnosis. METHODS: An online survey was disseminated using a snowball methodology. SETTING: Primary care practices in Alberta, Canada. PARTICIPANTS: A total of 84 primary care providers completed the survey. MAIN OUTCOME MEASURES: methods for diagnosing asthma and to identify challenges in their practice related to asthma diagnosis. RESULTS: They identified full pulmonary function testing (54%), pre- and postbronchodilator spirometry (54%), complete history and physical (42%), peak flow measurement overtime (26%), pulmonary consult (26%), and trial of asthma medication(s) (23%), as ideal methods of diagnosing asthma. The most significant barriers to diagnosis included episodic care-care provided typically during times of worsening symptoms without ongoing preventative/maintenance care (55%), patient follow-up (44%), conflict between clinical impression and pulmonary function results (43%), patient already on asthma medications (43%), and interpreting spirometry/pulmonary function results (39%). CONCLUSION: The results of this survey indicate that the majority of primary care providers would choose full pulmonary function testing or pre- and postbronchodilator spirometry as the ideal methods of diagnosing asthma. However, barriers related to the nature of asthma care, patient factors, and challenges with diagnostic testing create challenges. This study also highlights that primary care providers have adapted to challenges in leveraging objective measurement and may rely upon other methods for diagnosis such as trials of medications.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,962
Score d'incertitude au seuil0,743

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeAutre devis
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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