Support Needed to Involve Psoriasis Patients in Treatment Decisions: Survey of Dermatologists
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about the interaction between dermatologists and their patients in facilitating treatment decisions for psoriasis. PURPOSE: Our objective was to determine dermatologists' perceptions of the needs of psoriasis patients in treatment decisions. METHODS: Dermatologists were invited to complete an 18-item online survey on the treatment of psoriasis, including questions on decision-making roles, factors they considered important to patients in treatment decisions, and patients' needs for decision support. RESULTS: Seventy dermatologists completed the survey (15% response rate). The highest rated factors in decision making were access to physicians for discussion (86%) and information about the risks and benefits (80%); the latter was more frequently reported by those ≥ 50 years (p = .021). Treatment-specific factors of greatest importance were side-effect profile (87%) and cost (80%). Potential hindrances were patient misconceptions about disease, inadequate patient education materials, patient indecision, and inadequate physician time. CONCLUSION: Although dermatologists consider accessibility to dermatologists and information on treatment risk and benefits to be important in treatment decision making, they report time with patients and educational materials to be inadequate. LIMITATIONS: The small sample size may limit the generalizability of our findings.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| 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 ».