Family Physician Clinical Inertia in Managing Hypoglycemia
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Clinical inertia behaviour affects family physicians managing chronic disease such as diabetes. Literature addressing clinical inertia in the management of hypoglycemia is scarce. The objectives of this study were to create a measurement for physician clinical inertia in managing hypoglycemia (ClinInert_InHypoDM), and to determine physicians' characteristics associated with clinical inertia. METHODS: The study was a secondary analysis of data provided by family physicians from the InHypo-DM Study, applying exploratory factor analysis. Principal axis factoring with an Oblimin rotation was employed to detect underlying factors associated with physician behaviors. Multiple linear regression was used to determine association between the ClinInert_InHypoDM scores and physician characteristics. RESULTS: Factor analysis identified a statistically sound 12-item one-factor scale for clinical inertia behavior. No statistically significant differences in clinical inertia score for the studied independent variables were found. CONCLUSIONS: This study provides a scale for assessing clinical inertia in the management of hypoglycemia. Further testing this scale in other family physician populations will provide deeper understanding about the characteristics and factors that influence clinical inertia. The knowledge derived from better understanding clinical inertia in primary care has potential to improve outcomes for patients with diabetes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».