The impact of physicians' reactions to uncertainty on patients' decision satisfaction
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Patients' and physicians' response to uncertainty may affect decision outcomes. The purpose of this study was to explore the impact of patients' and physicians' reactions to uncertainty on patients' satisfaction with breast health decisions. METHODS: Seventy-five women facing breast cancer prevention or treatment decisions and five surgeons were recruited from a breast health centre. Patients' and physicians' anxiety from uncertainty was assessed using the Physicians' Reactions to Uncertainty Scale; wording was slightly modified for patients to ensure the scale was applicable. Patients' decision satisfaction was assessed 1-2 weeks after their appointment. A mixed-effects logistic regression model was used to assess associations between patients' and providers' anxiety from uncertainty and patients' decision satisfaction. A provider-specific random effects term was included in the model to account for correlation among patients treated by the same provider. RESULTS: Patients' decision satisfaction was associated with physicians' anxiety from uncertainty (beta = 0.92, P < 0.01), but not with patients' anxiety from uncertainty (beta = -0.18, P > 0.27). CONCLUSIONS: This study suggests that physicians' reactions to uncertainty may have an effect on decision satisfaction in patients. More research is needed to confirm this relationship and to determine how to help patient-provider dyads to manage the uncertainty that is inherent in most cancer decisions.
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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 | 0,016 | 0,219 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».