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Enregistrement W7061028465

Perception of general practitioners (GPs) facing sick leave prescriptions : development of a guide of interview group

2012· other· fr· W7061028465 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpenGrey (Institut de l'Information Scientifique et Technique) · 2012
Typeother
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGyrotron and Vacuum Electronics Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical prescriptionFocus groupNova scotiaDisappointment
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le médecin généraliste est le principal prescripteur d arrêts de travail. La prescription des arrêts de travail intéresserait 7,6% des consultations et 1,78% des visites. C est donc un acte médical fréquent du médecin généraliste. Mais cet acte est complexe. La décision de prescription est soumise à de nombreux facteurs et s intègre dans le projet de prise en charge globale du patient. L objectif de la thèse est la création d un guide d entretien explorant les perceptions des médecins généralistes face à la prescription des arrêts de travail par la méthode des focus groups.Le guide d entretien est l outil permettant de guider l animateur du focus groups qui doit faire émerger la variété des opinions sur la prescription des arrêts de travail. Sa création nécessite l analyse de la bibliographie sur la prescription des arrêts de travail, les représentations sociales, les opinions et les attitudes des médecins généralistes. La construction du guide a été réalisée par quatre chercheurs. La validité interne a été obtenue par un comité de pilotage et la validité externe par modification du guide suite à la réalisation du premier focus group. Le guide créé s est articulé autour de quatre questions qui plaçaient les participants dans des situations éloignées de leur rôle de médecins afin d éviter les discours trop formatés. Ainsi, nous leur proposions de se placer dans la situation d un patient demandant un arrêt de travail, d un procès, dans une situation ou le médecin était dépossédé de son rôle de prescripteur, et d un pays sans arrêt de travail.Le guide réalisé était cohérent avec les domaines à explorer, clair et reproductible. Les Focus Groups ont permis d explorer les facteurs décisionnels biomédicaux, psychosociaux, ou environnementaux, la place centrale du médecin traitant, et l enjeu relationnel possible lors de cette prescription.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,855
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,282 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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