Prenatal screening for Down syndrome: a survey of willingness in women and family physicians to engage in shared decision‐making
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the willingness of women and their family physicians (FPs) to engage in shared decision-making (SDM) as regards prenatal Down-syndrome screening and the factors that might influence their willingness to do so. METHODS: We conducted a survey of participants in Québec City, Canada, using the theory of planned behavior. We used a general linear model and multilevel approach that took the fact that some women consulted the same FP into account. RESULTS: This study comprised 109 pregnant women and 41 FPs. On a scale of - 3 to + 3, the pregnant women's and FPs' response scores were, respectively, 2.11 ± 1.38 and 2.66 ± 0.40. In women, attitude, significant others, self-efficacy, perceived moral correctness, and their FP's attitude influenced their willingness to engage in SDM. However, women without a post-secondary education were less likely to engage in SDM than women with a post-secondary education, mostly because the former lacked a sense of self-efficacy. In FPs, only attitude and significant others influenced their willingness to engage in SDM. CONCLUSION: Overall, the women and their FPs wished to engage in SDM as regards prenatal Down-syndrome screening. Only a few factors influenced this desire which therefore may be modifiable.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».