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.
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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 | 0,008 | 0,066 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».