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Enregistrement W4391886372 · doi:10.1093/jcag/gwad061.121

A121 CROSS-SECTIONAL STUDY OF RESIDENT PHYSICIAN KNOWLEDGE AND PERCEPTIONS REGARDING NON-ALCOHOLIC FATTY LIVER DISEASE IN CANADA

2024· article· en· W4391886372 sur OpenAlexaffabout
Keying Zhu, Manisha Jogendran, Yanchun Zhang, Trana Hussaini, Daljeet Chahal, Eric M. Yoshida

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFatty liverAlcoholic liver diseaseCross-sectional studyMedicinePerceptionDiseaseEnvironmental healthFamily medicinePsychologyGastroenterologyInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Non-alcoholic Fatty Liver Disease (NAFLD) is a prevalent condition affecting approximately 25% of the Canadian population and is projected to continue increasing. Given the increasing prevalence and complications of NAFLD, it is imperative for future primary care physicians to possess a thorough understanding of NAFLD to enhance patient care. Aims To assess the knowledge and perceptions of primary care resident physicians in Canada concerning NAFLD. Methods We conducted a nationwide cross-sectional survey of resident physicians in primary care specialties to assess their knowledge of NAFLD. Additionally, we evaluated resident perceptions regarding the importance of NAFLD and their exposure and familiarity with the condition. "Reasonable knowledge" was defined as correctly answering more than 50% of the questions. We assessed associations using χ2 testing and multiple logistic regression analysis. Results We received 413 responses, with 252 (61%) from family medicine residents and 161 (39%) from internal medicine residents. Among the respondents, 90% considered NAFLD an important public health issue, but only 7% felt they had adequate exposure to the condition, and 94% expressed a need for more teaching. 59% indicated that they were only slightly familiar or unfamiliar with NAFLD. The majority of respondents correctly identified diabetes (90%), dyslipidemia (96%), and obesity (97%) as risk factors for NAFLD, while fewer recognized obstructive sleep apnea (53%), hypothyroidism (27%) and hypopituitarism (14%) as risk factors. Cardiovascular disease and cirrhosis were reported as the most common causes of mortality from NAFLD by 37% and 35% of respondents, respectively. Up to 59% of respondents reported that non-alcoholic steatohepatitis can be diagnosed through imaging or a blood test. Respondents demonstrated a strong understanding of nonpharmacologic therapies, but only 11% recognized that there are no approved medications for NAFLD. Overall, 35% of the respondents displayed a reasonable knowledge of NAFLD. In univariate analysis, factors associated with greater NAFLD knowledge included internal medicine residency (P=0.001), higher post-graduate year (P=0.003), prior GI or hepatology rotations (P=0.003), and subjective familiarity with NAFLD (Pampersand:003C0.001). However, only higher post-graduate year (P=0.048) and subjective familiarity (P=0.003) remained statistically significant in multivariate analysis. Conclusions Resident physicians perceive NAFLD as an important health issue but significantly lack exposure and knowledge about the condition. Further emphasis and education are needed to bridge these knowledge gaps and improve patient outcomes. Funding Agencies None Endoscopy, Technology & Imaging

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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