The impact of <scp>DECISION</scp>+2 on patient intention to engage in shared decision making: secondary analysis of a multicentre clustered randomized trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Training health professionals in shared decision making (SDM) may influence their patients' intention to engage in SDM. OBJECTIVE: To assess the impact of DECISION+2, a SDM training programme for family physicians about the use of antibiotics to treat acute respiratory infections (ARIs), on their patients' intention to engage in SDM in future consultations. DESIGN: Secondary analysis of a multicentre clustered randomized trial. SETTING AND PARTICIPANTS: Three hundred and fifty-nine patients consulting family physicians about an ARI in nine family practice teaching units (FPTUs). INTERVENTION: DECISION+2 (two-hour online tutorial, two-hour workshop, and decision support tools) was offered in the experimental group (five FPTUs, 162 physicians, 181 patients). Usual care was provided in the control group (four FPTUs, 108 physicians, 178 patients). OUTCOME MEASURE: Change in patients' intention scores (range -3 to +3) between pre- and post-consultation. RESULTS: The mean ± SD [median] scores of intention to engage in SDM were high in both study groups before consultation (DECISION+2 group: 1.4 ± 1.0 [1.7]; control group: 1.5 ± 1.1 [1.7]) and increased in both groups after consultation (DECISION+2 group: 2.1 ± 1.1 [2.7]; control group: 1.9 ± 1.2 [2.3]). Change of intention, classified as either increased, stable or decreased, was not statistically associated with the exposure to the DECISION+2 programme after adjusting for the cluster design (proportional odds ratio = 1.5; 95% confidence interval = 0.8-3.0). CONCLUSION: DECISION+2 had no significant impact on patients' intention to engage in SDM for choosing to use antibiotics or not to treat an ARI in future consultations. Patient-targeted interventions may be necessary to achieve this purpose.
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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 | 0,002 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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.
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 ».