MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1898980222 · doi:10.2106/jbjs.g.00840

“Surgery Is Certainly One Good Option”: Quality and Time-Efficiency of Informed Decision-Making in Surgery

2008· article· en· W1898980222 sur OpenAlexaff
Clarence H. Braddock, Pamela L. Hudak, Jacob J. Feldman, Sylvia Bereknyei Merrell, Richard M. Frankel, Wendy Levinson

Notice bibliographique

RevueJournal of Bone and Joint Surgery · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineQuality (philosophy)Decision qualityMetric (unit)Quality of life (healthcare)Decision aidsPreferenceFamily medicinePsychologySurgeryPatient satisfactionNursingOperations managementAlternative medicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Informed decision-making has been widely promoted in several medical settings, but little is known about the actual practice in orthopaedic surgery and there are no clear guidelines on how to improve the process in this setting. This study was designed to explore the quality of informed decision-making in orthopaedic practice and to identify excellent time-efficient examples with older patients. METHODS: We recruited orthopaedic surgeons, and patients sixty years of age or older, in a Midwestern metropolitan area for a descriptive study performed through the analysis of audiotaped physician-patient interviews. We used a valid and reliable measure to assess the elements of informed decision-making. These included discussions of the nature of the decision, the patient's role, alternatives, pros and cons, and uncertainties; assessment of the patient's understanding and his or her desire to receive input from others; and exploration of the patient's preferences and the impact on the patient's daily life. The audiotapes were scored with regard to whether there was a complete discussion of each informed-decision-making element (an IDM-18 score of 2) or a partial discussion of each element (an IDM-18 score of 1) as well as with a more pragmatic metric (the IDM-Min score), reflecting whether there was any discussion of the patient's role or preference and of the nature of the decision. The visit duration was studied in relation to the extent of the informed decision-making, and excellent time-efficient examples were sought. RESULTS: There were 141 informed-decision-making discussions about surgery, including knee and hip replacement as well as wrist/hand, shoulder, and arthroscopic surgery. Surgeons frequently discussed the nature of the decision (92% of the time), alternatives (62%), and risks and benefits (59%); they rarely discussed the patient's role (14%) or assessed the patient's understanding (12%). The IDM-18 scores of the 141 discussions averaged 5.9 (range, 0 to 15; 95% confidence interval, 5.4 to 6.5). Fifty-seven percent of the discussions met the IDM-Min criteria. The median duration of the visits was sixteen minutes; the extent of informed decision-making had only a modest relationship with the visit duration. Time-efficient strategies that were identified included use of scenarios to illustrate distinct choices, encouraging patient input, and addressing primary concerns rather than lengthy recitations of pros and cons. CONCLUSIONS: In this study, which we believe is the first to focus on informed decision-making in orthopaedic surgical practice, we found opportunities for improvement but we also found that excellent informed decision-making is feasible and can be accomplished in a time-efficient manner.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,288
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,131 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations154
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Bone and Joint SurgeryMême sujetPatient-Provider Communication in HealthcareTravaux en français237 207