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Enregistrement W4385246898 · doi:10.9778/cmajo.20220080

Management of sleep disorder by preceptors in a family medicine residency program in Calgary, Alberta: a mixed-methods study

2023· article· en· W4385246898 sur OpenAlexaffvenueabout
Sarah Cheung, Maeve O’Beirne, Todd Hill, Trudy Huyghebaert, Shelly Keller, Martina Kelly

Notice bibliographique

RevueCMAJ Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensSouth Health CampusUniversity of CalgaryAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLikert scaleFamily medicineThematic analysisDescriptive statisticsMedicineMedical prescriptionQualitative propertyQualitative researchPsychologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Most prescriptions for sedative-hypnotics are written by family physicians. Given the influence of preceptors on residents' prescribing, this study explored how family physician preceptors manage sleeping problems. METHODS: Family physician preceptors affiliated with a postgraduate training program in Alberta were invited to participate in this mixed-methods study, conducted from January to October 2021. It included a quantitative survey of preceptors' attitudes to treatment options for sleep disorder, perceptions of patient expectations and self-efficacy beliefs. Participants indicated their responses on a 5-point Likert scale ranging from "strongly disagree" to "strongly agree." Respondents were then asked whether they were interested in participating in a semistructured qualitative interview that elicited preceptors' management of sleep disorder in response to a series of vignettes. We analyzed the quantitative data using descriptive statistics and the qualitative interviews using thematic analysis. RESULTS: Of the 76 preceptors invited to participate, 47 (62%) completed the survey, and 10 were interviewed. Thirty-two survey respondents (68%) were in academic teaching clinics, and 15 (32%) were from community clinics. The majority of participants (34 [72%]) agreed they had sufficient expertise to use nondrug treatment. Most (43 [91%]) had made efforts to reduce prescribing, and 45 (96%) felt able to support patients empathically when not using sleeping medication. The qualitative data showed that management of sleeping disorder was emotionally challenging. Participants hesitated to prescribe sedatives and reported "exceptions" to prescribing, many of which included indications within guideline recommendations. Participants were reluctant to change a colleague's management. INTERPRETATION: Preceptors were confident using nonpharmacologic management to treat sleep disorder and hesitant to use sedative-hypnotics, presenting legitimate use of sedatives as exceptional behaviour. Acknowledging social norms and affective aspects involved in prescribing may support balanced prescribing of sedative-hypnotics for sleep disorder and reduce physician anxiety.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,660
Score d'incertitude au seuil0,676

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,385 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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