Supporting and resourcing treatment decision‐making: some policy considerations
Notice bibliographique
Résumé
This paper considers some of the policy implications of issues raised during a conference about treatment decision-making in the clinical encounter held in Hamilton, Ontario in May 1999. Policies promoting patient participation in treatment decision-making need to be flexible enough to ensure that they are appropriate across the range of contexts in which health care decisions are made and acceptable to people with diverse preferences and abilities. They should also be formulated in consideration of other health policies and of available resources. Policies of informing people and involving them in decisions about their care are unlikely to be simple to implement. Various strategies might be needed to support them. These include the development of appropriate skills among health professionals and in the general population, the use of interventions to encourage people to play more active roles in decisions about their health care, the provision of decision aids for people facing specific decisions and the provision and accreditation of more general information resources and services. If information and other facilitators of patient participation in decision-making are seen as integral to good quality health care, then funding should be made available for them. This will, however, have opportunity costs. Policy makers' decisions about how much health care funding should be invested in which strategies should be underpinned by good research evidence about the effects that different types of intervention have on a range of outcomes for individuals, health care systems and populations. The knowledge on which current policies are based is limited. The development of future policies will be enhanced if policy makers invest in critical conceptual thinking, reflective practice, imaginative development work and good quality evaluative research.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,006 | 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) | 0,001 | 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 ».