Informed Choice Assistance for Women Making Uterine Fibroid Treatment Decisions: A Practical Clinical Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is limited evidence about how to ensure that patients are helped to make informed medical care decisions. OBJECTIVE: To test a decision support intervention for uterine fibroid treatments. DESIGN AND SETTING: Practical clinical trial to test informed choice assistance in 4 randomly assigned gynecology clinics compared to 5 others providing a pamphlet. PATIENTS: Three hundred women facing a treatment decision for fibroids over a 13-month period. INTERVENTION: Mailed DVD and brochure about fibroid treatments plus the Ottawa decision guide and an offer of counseling soon after an index visit. MEASUREMENTS: Mailed survey 6 to 8 weeks later asking about knowledge, preferences, and satisfaction with decision support. RESULTS: In total, 244 surveys were completed for an adjusted response rate of 85.4%. On a 5-point scale, intervention subjects reported more treatment options being mentioned (3.0 v. 2.4), had a higher knowledge score (3.3 v. 2.8), and were more likely to report being adequately informed (4.4 v. 4.0), and their decision was both more satisfactory (4.3 v. 4.0) and more consistent with their personal values (4.5 v. 4.2). Neither knowledge nor use of the intervention was associated with greater concordance between preferences and decisions. LIMITATIONS: Implementation of intervention may not have been well timed to the decision for some patients, limiting their use of the materials and counseling. CONCLUSION: It is difficult to integrate structured decision support consistently into practice. Decision support for benign uterine conditions showed effects on knowledge and satisfaction but not on concordance.
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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 | 0,013 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,001 |
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 ».