Gender Differences in Health Information Needs and Decisional Preferences in Patients Recovering From an Acute Ischemic Coronary Event
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study examined gender differences in health information needs and decisional preferences after an acute ischemic coronary event (ICE). METHODS: Patients with ICE, recruited in 12 coronary intensive care units, completed a questionnaire on demographic, disease-related, and psychosocial topics. Six and 12 months later, they completed mailed follow-up questionnaires. RESULTS: Nine hundred six patients completed the baseline questionnaire, 541 (69%) completed the 6-month questionnaire, and 522 (64%) completed the 12-month questionnaire after hospital discharge. Men reported significantly more information received and greater satisfaction with healthcare practitioners meeting their information needs. Women wanted more information than men concerning angina and hypertension. Men wanted more information about sexual function and reported receiving more information about the role of each doctor, test results, treatments, cardiac rehabilitation, and how their families could support their lifestyle changes. Patients who reported receiving more information reported less depressive symptomatology and greater self-efficacy, healthcare satisfaction, and preventive health behaviors. Although most patients of both sexes preferred a shared decision-making role with their physician, the majority felt their doctor had made the main decisions. CONCLUSIONS: Patients after ICE, especially women, reported receiving much less information than they wanted from all health professionals. Most patients wanted a shared or autonomous treatment decision-making role with their doctor, but only a minority experienced this. Clinicians must do better, because meeting patients' information needs and respecting their decisional preferences are shown to be associated with better self-efficacy, satisfaction, and health-promoting behavior.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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