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Enregistrement W3214695208 · doi:10.36106/ijsr/6831141

PHYSICIAN KNOWLEDGE, ATTITUDE AND PRACTICE TOWARDS FIBROMYALGIAAND FACTOR'S INFLUENCING KNOWLEDGE IN EASTERN PROVINCE , SAUDI ARABIA

2021· article· en· W3214695208 sur OpenAlexaboutno aff
Hanan AlObaid, Laila AlRashed, Ayat AlHraiz, Erum Khalid, Mai AlDhamadi

Notice bibliographique

RevueINTERNATIONAL JOURNAL OF SCIENTIFIC RESEARCH · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFibromyalgia and Chronic Fatigue Syndrome Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFamily medicineQuarter (Canadian coin)DiseaseMedical knowledgeMedical education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Fibromyalgia is a common rheumatological disease that is difcult to diagnose , because of it's subjective symptoms and decient physician's knowledge of the disease . The purpose of this study is to assess knowledge, attitude and practice of family physicians regarding bromyalgia Methods: The study was a cross sectional with an online survey that was administered to general practitioners and family physicians in Eastern province, responses were obtained from 209 participants, knowledge about bromyalgia, attitude and practice were assessed Results: Regarding knowledge about bromyalgia, 89% of the respondents had poor knowledge. Attitudes revealed that More than half of the respondents (56%) thought that bromyalgia is easy to diagnosed. However, only 12.4% of the medical practitioners agreed that diagnosis of bromyalgia can be conducted in PHC setting and only 16.7% felt condent to use (ACR) criteria. Regarding management, about 27% believed they can manage bromyalgia . Only a quarter (24.9%) said they never manage any cases of bromyalgia. Conclusions: knowledge, attitude and practice regarding bromyalgia are poor which results in delay in the diagnosis and management.To overcome this delays in diagnosis and treatment and improve knowledge about bromyalgia, further education is needed

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,627
Score d'incertitude au seuil0,920

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,343 · 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

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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