Do people want to be autonomous patients? Preferred roles in treatment decision‐making in several patient populations
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
BACKGROUND: What role do people want to play in treatment decision-making (DM)? OBJECTIVE: Examine the role patients indicate they would prefer in making treatment decisions across multiple clinical settings in Ontario, Canada. DESIGN: Secondary analysis of a series of survey/interview-based studies measuring preferred role, conducted in 12 different populations. SETTING AND PARTICIPANTS: Respondents were outpatients, largely but not entirely attending outpatient clinics in large teaching hospitals in urban settings in the Province of Ontario, Canada. The subgroups and sample sizes were: breast cancer (202), prostate disease (202), fractures (202), continence (46), orthopaedic (111), rheumatology (56), multiple sclerosis (22), HIV/AIDS (431), infertility (454), benign prostatic hyperplasia (678) and cardiac disease (300), plus 50 healthy nursing students (for scale validation). MEASUREMENTS: All studies categorized preferred role using the Problem-Solving Decision-Making (PSDM) scale with one or both of the Current Health condition and Chest Pain vignettes. RESULTS: Few respondents preferred an autonomous role (1.2% for the current health condition vignette and 0.7% for the chest pain vignette); most preferred shared DM (77.8% current health condition; 65.1% chest pain) or a passive role (20.3% current health condition; 34.1% chest pain). Familiarity with a clinical condition increases desire for a shared (as opposed to passive) role. Preferences for passive vs. shared roles varied across settings; older and less educated individuals were most likely to prefer passive roles. CONCLUSIONS: Despite consumerist rhetoric among some bioethicists, very few respondents wish an autonomous role. Most wish to share DM with their providers.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle