Is the patients’ fear of cancer the main barrier to prescribing menopausal hormone therapy?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Menopausal hormone therapy (MHT) is the most effective treatment for relieving menopausal symptoms. However, many women avoid this therapy due to fear, and in Brazil numerous cities lack access to this treatment in the public health system. This study aimed to investigate prescribing habits regarding MHT among gynecologist-obstetricians in the Brazilian public versus private health systems, and to identify the main barriers to its use. METHOD: This descriptive cross-sectional study utilized a quantitative approach. Gynecologist-obstetricians from across Brazil were invited to complete a structured electronic questionnaire assessing their prescribing practices in both the public and private health sectors. RESULT: A total of 433 valid responses were analyzed. Among them, 51.5% of participants reported providing care to climacteric patients in the public health system, with 46.2% working in both sectors. Among physicians practicing in both settings, 76.5% reported prescribing MHT more frequently in the private sector. The main barriers to MHT prescription in the public system were treatment cost (68.2%) and lack of availability of free medication (61.4%), while in the private system the predominant barriers were fear of therapy-related risks (93.6%), especially cancer. Only 27.8% reported free access to MHT in their cities. CONCLUSION: The findings indicate that MHT prescribing practices in Brazil are still significantly influenced by structural barriers in the public sector and by negative perceptions in the private sector. Interventions aimed at expanding access and educating both physicians and patients are essential to ensure safe and equitable use of MHT.
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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 | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».