Family medicine physician teachers and residents’ intentions to prescribe and interpret spirometry: a descriptive cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Spirometry is the best test to demonstrate airway obstruction, but remains underused in primary care. Objectives: We assessed, among family medicine physician teachers and residents, their intention to prescribe spirometry in patients suspected of chronic obstructive pulmonary disease and their intention to interpret the results. This evaluation is based on the theoretical framework proposed by Godin et al. for the study of factors influencing healthcare professionals’ behavior. Methods: Participants of this descriptive cross-sectional study were recruited from eight Family medicine units (FMUs) of Laval University’s network. They completed a 23-item self-administered questionnaire measuring their intention to prescribe and to interpret spirometry as well as some determinants of this intention (beliefs about capabilities, beliefs about consequences, social influence and moral norm). Answers to each of the items were scored on a Likert scale (score 1 to 7) where a higher score indicated a greater agreement with the statement. Results: Of the 284 eligible physicians, 104 were included. The mean score ± standard deviation of physicians' intention to prescribe spirometry (6.6 ± 0.7) was higher than to interpret the results (5.8 ± 1.5). Mean scores for all determinants of intention measured were also higher for prescription than for interpretation of spirometry. Conclusion: The results suggest that participants have a very strong intention to prescribe spirometry. Although the intention to interpret the results is positive, it is weaker than for the prescription of the test. Further studies will be needed to assess the barriers to spirometry interpretation.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».