MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4236695272 · doi:10.1093/jcag/gwy009.226

A226 PERCEPTION OF PPI PRESCRIBING AMONGST RESIDENTS AND FELLOWS TRAINING IN PRIMARY AND SPECIALTY CARE

2018· article· en· W4236695272 sur OpenAlexaffabout
Maryam Taheri Tanjani, Alex Al Khoury, Bretton Hari, Marc O. Martel, Alan Barkun

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensMcGill University Health CentreQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSpecialtyFamily medicineDemographicsPrimary carePerceptionPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Proton pump inhibitors (PPI) are widely prescribed in North America. Several adverse events linked to their use, most probably not causal, have been reported. Yet no prescribing guidelines have addressed how to balance PPI efficacy in light of such possible side effects. To acquire knowledge on the varying perceptions of outpatient PPI long-term prescribing (≥8 wks) amongst primary and specialty care residents/fellows in 2 Canadian Universities. A web-based survey was completed by Family Medicine (FM), Internal Medicine (IM), and Gastroenterology (GI) residents/fellows. A knowledge assessment component examined the participants’ understanding of pertinent efficacy data in the literature and approved indications, as well as literature on PPI-related possible side effects. 20 case scenarios with related targeted management questions were created. Demographics are expressed as proportions; inferential testing compared prescribing decisions between juniors (PGY1/2 FM and 1/2/3 IM) vs senior trainees, and across specialties. Between April and July 2017, 163 trainees participated in the survey (FM 51%, IM 44%, and GI 5%). 83% were junior trainees,17% senior, 59% female; 53% practicing in Ontario, 85% were aged 26–35 yrs. Only 42% had received formal education on prescribing long-term PPI, while 93% believed they would benefit from such teaching. 98% would follow detailed prescribing guidelines. No between-group differences were observed in the appropriate identification of recommended indications, nor of presumed associated side-effects when comparing juniors to seniors, or different specialties. Significant differences were noted in deprescribing PPIs appropriately or inappropriately given established indications in the presence of possible side-effects. 13 clinical stems described an absolute indication for long-term PPI use that should have overshadowed concerns about various possible PPI side effects. Inappropriate discontinuation of the PPI was suggested by 26%-76% of respondents. Amongst 7 clinical stems that described a poor indication for long-term PPI use, despite the introduction of various possible PPI side effects, respondents still elected to continue PPIs inappropriately in 15–44%. Proportions of possible inappropriate prescribing were significantly different according to training seniority in 4 of 20 scenarios, and differed by specialty in 7. There exist significant differences in prescribing attitudes according to level of training and in primary care versus specialty programs, leading to varying levels of inappropriate PPI de/prescribing practices. These findings highlight the need for the creation and wide diffusion of multidisciplinary guidelines to better assist young practitioners in learning optimal management strategies for patients being considered for long-term PPI use CAG

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,228

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,266 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of the Canadian Association of GastroenterologyMême sujetPharmaceutical Practices and Patient OutcomesTravaux en français237 207