Knowledge and awareness of biosimilars and shared decision-making among gastroenterology team members in Colorado, USA
Notice bibliographique
Résumé
<b>Background</b>: There are gaps in gastroenterologist team members’ understanding of various topics related to biosimilars. We aimed to examine perspectives, views, and attitudes toward biosimilar and shared decision-making (SDM) among gastroenterology team members in Colorado, USA. The ultimate goal was to increase knowledge and awareness of biosimilars and SDM. <b>Research design and methods</b>: We developed educational materials focused on biosimilars and SDM and distributed them to each participating gastroenterology office. Subsequently, we conducted a survey of all team members from participating offices. <b>Results</b>: Responses were obtained from 54 gastroenterology team members. Most respondents identified the correct answer regarding biosimilars, the nocebo effect, and SDM. Almost half (47.2%) of respondents scored their level of awareness regarding biosimilars prior to reading our educational materials as poor, and nearly one quarter (26.4%) indicated so for SDM. Improvement in scores after reading our materials was significant for both biosimilars and SDM (i.e. biosimilar: z = 6.276, p-value <0.001 and SDM z = 6.328, p-value <0.001). <b>Conclusions</b>: Educational efforts effectively increased the low baseline knowledge and awareness of biosimilars and SDM among gastroenterology team members. More educational projects focused on biosimilars and SDM are needed to reduce the nocebo effect and prevent hampering of the cost-savings of biosimilars.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 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 tête enseignante, 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 ».