Exploring physician gender bias in the initiation of prescribing cascades for older men and women: a qualitative clinical vignette study protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: A prescribing cascade occurs when a drug is prescribed to manage the often unrecognised side effect of another drug; these cascades are of particular concern for older adults who are at heightened risk for drug-related harm. It is unknown whether, and to what extent, gender bias influences physician decision-making in the context of prescribing cascades. The aim of this transnational study is to explore the potential impact of physician implicit gender biases on prescribing decisions that may lead to the initiation of prescribing cascades in older men and women in two countries, namely: Canada and Italy. METHODS AND ANALYSIS: Male and female primary care physicians at each site will be randomised 1:1 to a case vignette that features either a male or female older patient who presents with concerns consistent with the side effect of a medication they are taking. During individual interviews, while masked to the true purpose of the study, participants will read the vignette and use the think-aloud method to describe their ongoing thought processes as they consider the patient's concerns and determine a course of action. Interviews will be recorded, transcribed verbatim and thematic analysis will be conducted to highlight differences in decisions in the interviews/transcripts, using a common analytical framework across the sites. ETHICS AND DISSEMINATION: This study has received ethics approval at each study site. Verbal informed consent will be received from participants prior to data collection and all data will be deidentified and stored on password-protected servers. Results of this study will be disseminated through peer-reviewed journal articles and presented at relevant national and international conferences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,032 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».