Predicting family physician physical activity electronic medical record inputs
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare characteristics of patients with and without physical activity noted in primary care electronic medical records. METHODS: We used pan-Canadian family physician electronic medical record data from the Canadian Primary Care Sentinel Surveillance Network (CPSSSN) to compare patient and provider characteristics on one visit per patient selected at random. Since patients were nested by providers, univariate statistics were explored then a multilevel model was constructed. RESULTS: The dataset included 769,185 patients, of whom 14,828 (1.9%) had physical activity information documented. Male patients, aged 25-34.9, no comorbidities prior to the random visit date, moderate or elevated blood pressure risk categories prior to the random visit date, the least materially deprived quintile, and with median body mass index in the normal category prior to the random visit date had the most physical activity mentions. Of the 879 family physicians in the sample, just over half (56.1%) documented physical activity at least once across their patients. More female physicians and physicians who practised in academic sites documented physical activity. In a two-level logistic model to predict physical activity documented in the randomly selected visit: older than mean patient age, having fewer comorbidities, younger than mean family physician age, academic teaching sites, and electronic medical record systems were statistically significant covariates. CONCLUSIONS: This work adds to existing literature by describing the frequency and the patient and family physician characteristics of physical activity documentation in the Canadian primary care context. Overall, patient physical activity was rarely documented in electronic medical records.
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 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 | 0,002 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».