État des lieux des pratiques de prescription du bilan hépatique par les médecins généralistes : étude quantitative transversale descriptive menée par observation des médecins généralistes maîtres de stage en situation réelle de soin par les internes de phase socle, en 2022 en Aquitaine (Étude AquiBH)
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: liver blood tests are one of the most frequently prescribed laboratory tests in general medicine, three quarters of them are prescribed by GPs. There is no recent French study assessing the prescription of liver blood tests by GPs. The aim of the AquiBH study is to describe the prescribing procedure of liver blood tests by GPs in Aquitaine. Methods: we conducted a cross-sectional, prospective survey in a real-world setting in Aquitaine. Data collection was performed by medical interns during their level 1 outpatient internship in general medicine. They completed two sections of a data collection form: one when they observed their internship supervisor prescribing a liver blood test, and the other when they received the test results. Results: we analyzed 270 filled in forms. The main prescription indication was the exploration of a symptom (43%) then came the routine check-up (28,5%). We collected and analyzed 247 liver blood test results, nearly a quarter was abnormal (24,7%). The most common abnormality was hepatic cytolysis (39,3%). When liver tests were prescribed as part of a routine check-up, the frequency of discovery of an abnormality (17.8%) was comparable to that found in the exploration of a symptom (20.2%), but the abnormalities found were lower and required less treatment. Conclusion: liver tests are a tool widely used by GPs in diagnostic, screening and follow-up procedures. It is widely performed and represents a significant cost, but there is no recommendation for its prescription. It would be interesting to set up guidelines for the prescription of liver tests in general practice to optimize their use.
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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 | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».