Informed decision-making in elective major vascular surgery: analysis of 145 surgeon–patient consultations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prior studies show significant gaps in the informed decision-making process, a central goal of surgical care. These studies have been limited by their focus on low-risk decisions, single visits rather than entire consultations, or both. Our objectives were, first, to rate informed decision-making for major elective vascular surgery based on audiotapes of actual physician-patient conversations and, second, to compare ratings of informed decision-making for first visits to ratings for multiple visits by the same patient over time. METHODS: We prospectively enrolled patients for whom vascular surgical treatment was a potential option at a tertiary care outpatient vascular surgery clinic. We audio-taped all surgeon-patient conversations, including multiple visits when necessary, until a decision was made. Using an existing method, we evaluated the transcripts for elements of decision-making, including basic elements (e.g., an explanation of the clinical condition), intermediate elements (e.g., risks and benefits) and complex elements (e.g., uncertainty around the decision). RESULTS: We analyzed 145 surgeon-patient consultations. Overall, 45% of consultations contained complex elements, whereas 23% did not contain the basic elements of decision-making. For the 67 consultations that involved multiple visits, ratings were significantly higher when evaluating all visits (50% complex elements) compared with evaluating only the first visit (33% complex elements, p < 0.001.) CONCLUSION: We found that 45% of consultations contained complex elements, which is higher than prior studies with similar methods. Analyzing decision-making over multiple visits yielded different results than analyzing decision-making for single visits.
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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 | 0,007 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».