Influences on Decision-Making for Undergoing Plastic Surgery: A Mental Models and Quantitative Assessment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research was conducted to gain insight into potential clients' decisions to undergo plastic surgery, their perception of benefits and risks, their judgment of outcomes, and their selection of a plastic surgeon. METHODS: Semistructured, open-ended interviews were conducted with 60 people who expressed interest in plastic surgery. Qualitative analysis revealed their "mental models" regarding influences on their decision to undergo plastic surgery and their choice of a surgeon. Interview results were used to design a Web-based survey in which 644 individuals considering plastic surgery responded. RESULTS: The desire for change was the most direct motivator to undergo plastic surgery. Improvements to physical well-being were related to emotional and social benefits. When prompted about risks, participants mentioned physical, emotional, and social risks. Surgeon selection was a critical influence on decisions to undergo plastic surgery. Participants gave considerable weight to personal consultation and believed that finding the "right" plastic surgeon would minimize potential risks. Findings from the Web-based survey were similar to the mental models interviews in terms of benefit ratings but differed in risk ratings and surgeon selection criteria. CONCLUSIONS: The mental models interviews revealed that interview participants were thoughtful about their decision to undergo plastic surgery and focused on finding the right plastic surgeon.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».