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Enregistrement W4390809675

Risk Profile May Affect Search Process but Not Results. A review of: McKibbon, K. Ann, Douglas B. Fridsma, and Rebecca S. Crowley. “How Primary Care Physicians’ Attitudes Toward Risk and Uncertainty Affect Their Use of Electronic Information Resources.” Journal of the Medical Library Association 95.2 (2007): 138‐46, e49‐50. 10 Nov. 2007 <http://www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?artid=1852627>.

2007· review· en· W4390809675 sur OpenAlexaboutno aff
Gale G. Hannigan

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2007
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAffect (linguistics)Primary carePsychologyGerontologyMedicineFamily medicineCommunication
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective – To compare the use, in terms of process and outcomes, of electronic information resources by primary care physicians with different risk profiles and comfort with uncertainty. Design – Survey, and observation using “think‐aloud” method. Setting – Physicians’ offices. Subjects – Canadian and U.S. primary carephysicians who report seeing patients in clinic settings. Methods – Volunteers were recruited from personal contacts and the list of physicianswho rate current studies for the McMaster Online Rating of Evidence (MORE) project. Physicians completed the Pearson scale to measure attitude toward risk and the Gerrity scale to measure comfort with uncertainty, and those who scored at the extremes of each of these two scales were included in the study (n=25), resulting in four groups (risk‐seeking, risk‐avoiding, uncertainty‐stressed, uncertainty unstressed). One researcher observed each of these physicians in their offices for an hour during which they completed questionnaires about their computer skills and familiarity with resources, answered multiple‐choice clinical questions, and indicated level of certainty with regard to those answers (scale of 0 to 100%). Physicians also chose two of the clinical questions to answer using their own resources. The think‐aloud method was employed, and transcripts were coded and analyzed. Main results – The study analysis included two comparisons: risk‐seeking (11 subjects) versus risk‐avoiding (11 subjects) physicians,and uncertainty‐stressed (11 subjects) versus uncertainty‐unstressed (10 subjects) physicians. Most physicians were included in both sets of analyses. The researchers found no association of risk attitude and uncertainty stress with computer skills nor with familiarity and use of specific information resources (Internet, MEDLINE, PIER, Clinical Evidence, and UpToDate). No differences were found for the following outcomes: time spent searching, answers correct before searching, answers correct after searching, and certainty of answer if answer is right, certainty of answer if answer is wrong. There was a statistically significant association of participants’ indicating certainty for answers that were correct versus those that were not correct (p<0.03). Across all groups, the percentage of correct answers after searching was low, with the uncertainty‐stressed group achieving the highest at 55.5%. There were differences observed in search process, including a trend toward a statistically significant difference in the number and proportion of search methods used across groups between the risk‐seeking versus the risk‐avoiding groups. Risk‐seekers and those not stressed by uncertainty used more search heuristics (rules of thumb or guidesthat work in most circumstances) than their counterparts when searching. Those stressed by uncertainty tended to use MEDLINE less than those not stressed by uncertainty. Conclusion – Based on a small sample, it appears that primary care physicians who are risk‐seeking and/or less stressed by uncertainty have the same (poor) search results as their more risk‐averse and stressed‐by‐uncertainty colleagues although their search processes may differ.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,152
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,152
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0090,008
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,003

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.

Tête enseignante Opus0,263
Tête enseignante GPT0,561
Écart entre enseignants0,297 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2007
Routes d'admission1
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