A treatment decision aid may increase patient trust in the diabetes specialist. The <i>Statin Choice</i> randomized trial
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Decision aids in practice may affect patient trust in the clinician, a requirement for optimal diabetes care. We sought to determine the impact of a decision aid to help patients with diabetes decide about statins (Statin Choice) on patients' trust in the clinician. METHODS: We randomized 16 diabetologists and 98 patients with type 2 diabetes referred to a subspecialty diabetes clinic to use the Statin Choice decision aid or a patient pamphlet about dyslipidaemia, and then to receive these materials from either the clinician during the visit or a researcher prior to the visit. Providers and patients were blinded to the study hypothesis. Immediately after the clinical encounter, patients completed a survey including questions on trust (range 0 to total trust = 100), knowledge, and decisional conflict. Researchers reviewed videotaped encounters and assessed patient participation (using the OPTION scale) and visit length. RESULTS: Overall mean trust score was 91 (median 97.2, IQR 86, 100). After adjustment for patient characteristics, results suggested greater total trust (trust = 100) with the decision aid [odds ratio (OR) 1.77, 95% CI 0.94, 3.35]. Total trust was associated with knowledge (for each additional knowledge point, OR 1.3, 95% CI 1.1, 1.6), patient participation (for each additional point in the OPTION scale, OR 1.1, 95% CI 1.1, 1.2), and decisional conflict (for every 5-point decrease in conflict, OR 1.5, 95% CI 1.2, 1.9). Total trust was not associated with visit length, which the decision aid did not significantly affect. There was no significant effect interaction across the trial factors. CONCLUSIONS: Preliminary evidence suggests that decision aids do not have a large negative impact on trust in the physician and may increase trust through improvements in the decision-making process.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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.
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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 découle