Patient Gender Affects the Referral and Recommendation for Total Joint Arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rates of use of total joint arthroplasty among appropriate and willing candidates are lower in women than in men. A number of factors may explain this gender disparity, including patients' preferences for surgery, gender bias influencing physicians' clinical decision-making, and the patient-physician interaction. QUESTIONS/PURPOSES: We propose a framework of how patient gender affects the patient and physician decision-making process of referral and recommendation for total joint arthroplasty and consider potential interventions to close the gender gap in total joint arthroplasty utilization. METHODS: The process involved in the referral and recommendation for total joint arthroplasty involves eight discrete steps. A systematic review is used to describe the influence of patient gender and related clinical and nonclinical factors at each step. WHERE ARE WE NOW?: Patient gender plays an important role in the process of referral and recommendation for total joint arthroplasty. Female gender primarily affects Steps 3 through 8, suggesting barriers unique to women exist in the patient-physician interaction. WHERE DO WE NEED TO GO?: Developing and evaluating interventions that improve the quality of the patient-physician interaction should be the focus of future research. HOW DO WE GET THERE?: Potential interventions include using decision support tools that facilitate shared decision-making between patients and their physicians and promoting cultural competency and shared decision-making skills programs as a core component of medical education. Increasing physicians' acceptance and awareness of the unconscious biases that may be influencing their clinical decision-making may require additional skills programs.
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 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 | 0,008 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,008 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».