Decision Regret following Breast Reconstruction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The relationship between satisfaction with information and decision regret has not been previously studied in breast reconstruction patients. The objective of this study, therefore, was to assess this relationship and the factors that may influence satisfaction with preoperative information, including self-efficacy (confidence with seeking medical knowledge). METHODS: All patients who underwent breast reconstruction between January of 2009 and March of 2011 were approached to complete the Modified Stanford Self-Efficacy Scale (1 to 10), the satisfaction with information subscale of the BREAST-Q (1 to 100), and the Decision Regret Scale (1 to 100). Two multinomial logistic regression models were built to assess the relationship between patient-reported satisfaction with information and decision regret, and to evaluate the relationship among satisfaction with information, self-efficacy level, and sociodemographic characteristics. RESULTS: In 100 participants (71 percent response rate), the mean Decision Regret Scale score was 9.3±17.3 of 100, and the majority of patients experienced no regret (60 percent). We found that regret was significantly reduced when patients were more satisfied with the preoperative information that they received from their plastic surgeons (β=0.95; 95 percent CI, 0.93 to 0.96). Furthermore, patients reported higher satisfaction with information when they possessed more self-efficacy irrespective of their sociodemographic characteristics (β=1.06; 95 percent CI, 1.04 to 1.09). CONCLUSIONS: Patients who possess lower levels of self-efficacy are at greater risk for experiencing dissatisfaction with the information that they receive in the preoperative period, and ultimately suffered more regret over their decision to undergo breast reconstruction. CLINICAL QUESTION/LEVEL OF EVIDENCE: Risk, IV.
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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 | 0,002 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».