General Practitioners' Propensity to Cooperate With Other Health Professionals in the Management of Patients With Multimorbidity and Polypharmacy: A Cross-sectional Study.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background. Cooperation between general practitioners (GPs) and other health professionals appears to help reduce the risk of adverse events linked to polypharmacy for patients with multimorbidity. We investigated the existence of different GP profiles according to their opinions and behaviors about such cooperation and studied the association between these profiles and the GPs’ characteristics and deprescribing behaviors. Methods. Between May and July 2016, we performed a cross-sectional survey in a panel of French GPsabout their management of patients with multimorbidity and polypharmacy, focusing specifically on their opinions of healthcare professionals’ roles and interprofessional cooperation. We used an agglomerative hierarchical cluster analysis to identify GP profiles and then multivariable logistic regression models to study their associations with these doctors' characteristics and deprescribing behaviors. Results. We identified four profiles of GPs according to their cooperation propensities: GPs from the “intensive” profile (14%) were favorable to cooperating with various health professionals, including delegating some prescribing tasks to pharmacists; GPs from the "moderate" profile (47%) had favorable opinions about health professionals’ roles, except for this specific task delegation; GPs from the "selective" profile (27%) tended to work only with physicians; GPs from the "low cooperation" profile (12%) didn’t appeared interested in cooperation. These profiles were associated with different professional characteristics. Conclusions. Current health policies encourage interprofessional cooperation for the management of patients with multimorbidity. Our study provides information for understanding disparities among GPs regarding working with other professionals who deal with their patients and suggests possible ways to improve cooperation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».