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Enregistrement W3163963308 · doi:10.3122/jabfm.2021.03.200436

Clinician Use of Primary Care Research Reports

2021· article· en· W3163963308 sur OpenAlexaff
William R. Phillips, Elizabeth Sturgiss, Angela Wei Hong Yang, Paul Glasziou, Tim olde Hartman, Aaron Orkin, Grant Russell, Chris van Weel

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the American Board of Family Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneralizability theoryMedicineContext (archaeology)Primary carePsychological interventionMedical educationMEDLINENursingFamily medicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To assess how primary care practitioners use reports of general health care (GHC) and primary care (PC) research and how well reports deliver what they need to inform clinical practice. METHODS: International, interprofessional online survey, 2019, of primary care clinicians who see patients at least half time. Respondents used frequency scales to report how often they access both GHC and PC research and how frequently reports meet needs. Free-text short comments recorded comments and suggestions. RESULTS: Survey yielded 252 respondents across 29 nations, 55% (121) women, including 88% (195) physicians, nurses 5% (11), and physician assistants 3% (7). Practitioners read research reports frequently but find they usually fail to meet their needs. For PC research, 33% (77) accessed original reports in academic journals weekly or daily, and 36% found reports meet needs "frequently" or "always." They access reports of GHC research slightly more often but find them somewhat less useful. CONCLUSIONS: PC practitioners access original research in academic journals frequently but find reports meet information needs less than half the time. PC research reflects the unique PC setting and so reporting has distinct focus, needs, and challenges. Practitioners desire improved reporting of study context, interventions, relationships, generalizability, and implementation.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,473
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,329
Tête enseignante GPT0,533
Écart entre enseignants0,204 · 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'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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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