Why Do Women Reject Bisphosphonates for Osteoporosis? A Videographic Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite access to effective, safe, and affordable treatment for osteoporosis, at-risk women may choose not to start bisphosphonate therapy. Understanding the reasons women give for rejecting a clinician's offer of treatment during consultations and how clinician's react to these reasons may help clinicians develop more effective strategies for fracture prevention and medication adherence. METHODS: We conducted a videographic evaluation of encounters in the Osteoporosis Choice randomized trial of a decision aid about bisphosphonates vs. usual primary care. Eligible videos involved consultations with women with an estimated 10-year fragility fracture risk >20% who verbalized at least one reason to not take bisphosphonates. Two reviewers independently reviewed eligible videos and verbatim transcripts, classifying patient views about bisphosphonate use, clinicians response to those views, and patient adherence at 6 months post visit. RESULTS: Eighteen video recordings (12 with decision aid) were eligible for analyses. We identified 37 reasons for and against bisphosphonate therapy. Eleven patients rejected treatment, offering 9 (average of 2 per patient) unique reasons against initiating bisphosphonates (most common: side effects 39% and distrust of medications in general 33%). When physicians conceded to patient views the outcome was no bisphosphonate use. Adherence to choices at 6 months was 100%. CONCLUSIONS: The expression of patient preferences is sometimes unfavorable to bisphosphonates treatment even among well-informed patients at high risk for osteoporotic fractures. At 6 months, patients who expressed concerns about these medicines behaved consistently with the decision made during the visit.
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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 | 0,002 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».