Notice bibliographique
Résumé
Medicine is incorporating genetic services into all avenues of health-care, ranging from the rarest to the most common diseases. Cognitive theories of decision-making still dominate professionals' understanding of patient decision-making about how to use genetic information and whether to have testing. I discovered a conceptual model of decision-making while carrying out a phenomenological-hermeneutic descriptive study of a convenience sample of 12 couples who were interviewed while deciding whether to undergo prenatal genetic testing. Thirty-two interviews were conducted with 12 men and 12 women separately. Interviews were transcribed verbatim and all data were analyzed using three levels of coding that were sorted into 30 categories and then abstracted into three emergent meta-themes that described men's and women's attempts to make sense and find meaning in how to best use prenatal genetic technology. Their descriptions of how they thought about, communicated, and coped with their decision were so detailed it was possible to discern nine different types of thinking they engaged in while deciding to accept or decline testing. They believed that decision-making is a process of working through your own personal style of thinking. This might include only one or any combination of the following types of thinking: analytical, ethical, moral, reflective, practical, hypothetical, judgmental, scary, and second sight, as described in detail by these 12 couples.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».