Primary Care Physicians’ Knowledge, Perceptions, and Comfort Level in Managing Patients Fasting in Ramadan
Notice bibliographique
Résumé
Background: Once a year, Muslims fast from dawn to sunset during the month of Ramadan. While fasting has many positive health implications, it may pose risks to individuals with underlying health issues. Despite the exemption from fasting for those who are ill, many Muslims with chronic conditions choose to fast. It is unclear how many Muslim patients receive counseling on fasting. As such, the purpose of this pilot project was to assess the knowledge, perception, and comfort level of primary care physicians (PCPs) at Dalhousie University’s Department of Family Medicine in managing patients choosing to fast during Ramadan. Methods: A 16-item anonymous, self-administered, structured online survey was distributed to PCPs with an academic affiliation with the Department of Family Medicine at Dalhousie University. Participants rated their level of comfort, objective knowledge, and perceptions of managing patients fasting in Ramadan. Results: Many PCPs perceived the importance of understanding Ramadan fasting and its relevance to their patients’ health, however, they did not have adequate knowledge about the matter. The majority of PCPs felt they received inadequate training in this area and did not feel comfortable counseling and managing the health of these patients. Conclusions: The findings of this study have outlined a knowledge gap that exists within our PCP community and will help inform and prioritize educational needs and direct efforts to ensure safe patient management during Ramadan.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».