What factors are associated with a woman's decision to take hormone replacement therapy? Evaluated in the context of a decision aid
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To understand the factors associated with a post-menopausal woman deciding to take hormone replacement therapy (HRT) after reviewing a decision aid (DA) and having a counselling visit with her physician as well as the factors associated with the act of taking HRT 2 months after the counselling interview. DESIGN: A secondary analysis of data collected for a randomized controlled trial evaluating two DAs. MAIN OUTCOME RESULTS: Although 28% of women were uncertain regarding their decision after the counselling interview, only 2.4% of women, at the assessment at 2 months, had not made a decision. The most significant factor associated with the decision to take HRT, after the physician visit, was the physician preference (OR: 62, 95% CI: 13.3, 289.7). Physician preference (OR: 78, 95% CI: 6.2, 975) remained the most significant factor for taking HRT 2 months after the counselling interview followed by low uncertainty about the decision (OR: 0.4, 95% CI: 0.2, 0.7). CONCLUSION: Physician preference was the factor that was most associated with the woman's decision following counselling and 2 months later. Qualitative evaluation of the interview process involving the patient and physician would determine whether the patient and physician are reaching a shared decision or is the physician preference influencing the patient.
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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 | 0,009 | 0,095 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».