Decision‐making needs of patients with depression: a descriptive study
Notice bibliographique
Résumé
The study's purpose was to explore the decision-making needs of patients considering treatment options for their depression. Semi-structured interviews were guided by the Ottawa Decision Support Framework. Of 94 participants, 67 were uncertain about their decision. Common decisions identified were whether or not to take medications, attend support groups, undergo electroconvulsive therapy, and location of care. Those feeling certain were more likely to have made a decision (RR 1.37; 95% CI: 1.05, 1.78). However, 40 patients who had 'made a decision' in the recent past were uncertain about their decision. Compared with those who were certain, the uncertain group felt less informed (2.65 vs. 1.64; P < 0.001), less supported (2.63 vs. 1.88; P < 0.001) and less clear about how they valued the benefits and risks of options (2.57 vs. 1.69; P < 0.001). Other influential factors included concerns about confidentiality, distress from depression, embarrassment, panic attacks and lack of energy. Few patients wanted to defer decision making to their physician (n = 8) or family (n = 1). To support decision making, participants identified the need for: discussions with their psychiatrist, nurse or family doctor; access to printed information; and information provided by health professionals and health societies.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».