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Enregistrement W4400043202 · doi:10.2196/58802

Degenerative Cervical Myelopathy Awareness in Primary Care: UK National Cross-Sectional Survey of General Practitioners

2024· article· en· W4400043202 sur OpenAlexvenueno aff
Remi Mohan Rufus-Toye, Amir Rafati Fard, Oliver Mowforth, Luke V McCarron, K.M. John Chan, Yuri Hirayama, Emma Smith, Munashe Veremu, Benjamin M. Davies, Jamie Brannigan

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical and Thoracic Myelopathy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésPreprintCross-sectional studyPrimary careMedicineMyelopathyFamily medicinePathologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Degenerative cervical myelopathy (DCM) is a progressive neurological condition, characterized by spinal cord injury secondary to degenerative changes in the spine. Misdiagnosis in primary care forms part of a complex picture leading to an average diagnostic delay of 2 years. This leads to potentially preventable and permanent disability. A lack of awareness secondary to deficits in postgraduate education may contribute to these delays. OBJECTIVE: This study aims to assess the awareness of DCM in the setting of general practice. METHODS: General practitioners completed a quantitative web-based cross-sectional questionnaire. The 17-item questionnaire captured data regarding demographics, subjective awareness, and objective knowledge. The questionnaire was disseminated via professional networks, including via practice managers and senior practice partners. Incentivization was provided via a bespoke DCM fact sheet for those that completed the survey. RESULTS: A total of 54 general practitioners representing all 4 UK nations responded to the survey. General practitioners most commonly self-assessed that they had "limited awareness" of DCM (n=24, 51%). General practitioners felt most commonly "moderately able" to recognize a case of DCM (n=21, 46%). In total, 13% (n=6) of respondents reported that they would not be at all able to recognize a patient with DCM. Respondents most commonly reported that they were "moderately confident" in their ability to triage a patient with DCM (n=19, 41%). A quarter of respondents reported no prior introduction to DCM throughout their medical training (n=13, 25%). The mean score for knowledge-based questions was 42.6% (SD 3.96%) with the lowest performance observed in patient demographic and clinical recognition items. CONCLUSIONS: General practitioners lack confidence in the recognition and management of DCM. These findings are consistent with the diagnostic delays previously described in the literature at the primary care level. Further work to develop and implement educational interventions to general practitioner practices is a crucial step to improving patient outcomes in DCM.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,598

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,360 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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