Do people want to be autonomous patients? Preferred roles in treatment decision‐making in several patient populations
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».