Influence of Physician Sex and Gender on Prescribing Practices Among Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Although prescribing is the most common intervention provided by physicians, limited research has examined the role of physician sex and gender on prescribing practices. In this article, we briefly summarize research relating to differences in prescribing behaviors based on physician sex and gender. To identify articles, PubMed was searched for studies from the last 20 years reporting on prescribing differences by physician sex or gender for the general population and specifically for older adults. We describe major themes emerging from the studies, illustrate findings from key studies, and note the major gaps in the literature, notably the lack of evidence on prescribing for older adults. Given the paucity of research in this area, we also explore evidence on the impact of physician sex and gender on other aspects of healthcare delivery, such as communication within the patient-physician relationship, and consider how these findings may also apply to prescribing behaviors. In general, we note that female physicians have been observed to engage in more careful and conservative healthcare provision including prescribing. A careful and conservative approach to prescribing may reduce the incidence of adverse drug events in older adults and be linked to a more patient-centered approach to care. To what extent these differences in prescribing are important for patient health outcomes is unknown, and further research is required to identify optimal prescribing practices that minimize harms.
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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 | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».