Assessments of the extent to which health‐care providers involve patients in decision making: a systematic review of studies using the <scp>OPTION</scp> instrument
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We have no clear overview of the extent to which health-care providers involve patients in the decision-making process during consultations. The Observing Patient Involvement in Decision Making instrument (OPTION) was designed to assess this. OBJECTIVE: To systematically review studies that used the OPTION instrument to observe the extent to which health-care providers involve patients in decision making across a range of clinical contexts, including different health professions and lengths of consultation. SEARCH STRATEGY: We conducted online literature searches in multiple databases (2001-12) and gathered further data through networking. INCLUSION CRITERIA: (i) OPTION scores as reported outcomes and (ii) health-care providers and patients as study participants. For analysis, we only included studies using the revised scale. DATA EXTRACTION: Extracted data included: (i) study and participant characteristics and (ii) OPTION outcomes (scores, statistical associations and reported psychometric results). We also assessed the quality of OPTION outcomes reporting. MAIN RESULTS: We found 33 eligible studies, 29 of which used the revised scale. Overall, we found low levels of patient-involving behaviours: in cases where no intervention was used to implement shared decision making (SDM), the mean OPTION score was 23 ± 14 (0-100 scale). When assessed, the variables most consistently associated with higher OPTION scores were interventions to implement SDM (n = 8/9) and duration of consultations (n = 8/15). CONCLUSIONS: Whatever the clinical context, few health-care providers consistently attempt to facilitate patient involvement, and even fewer adjust care to patient preferences. However, both SDM interventions and longer consultations could improve this.
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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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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