Heterogeneity in Preferences for Primary Care Consultations: Results from a Discrete Choice Experiment
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The increasing importance of flexibility in the general practitioner (GP) -patient consultation approach in primary care requires healthcare managers and physicians to find a balance among all the potentially important characteristics of consultation. This study used a discrete choice experiment (DCE) to assess patients’ preferences for different attributes of GP consultation and how the rate at which they traded between different attributes is affected by socio-demographic characteristics and past experiences with primary care services . Methods: A survey was conducted to a sample of 6970 residents in Tuscany region, Italy. Besides socio-demographic characteristics the survey collected information about participants’ past experience with GP consultation in the last 12 months. Moreover, participants were asked to select their preferred option in a series of pairwise choices, defined by the following attributes: level of involvement in decision making, amount of information received from the GP and waiting time for the visit. Results: Results revealed that receiving information from the GP was more important than being involved in the decisions and that, approximately, a complete involvement had the same importance as a partial involvement. Participants' past experience with GP’s consultation appeared to have the greatest influence on the involvement level. The amount of information required by the respondents was also influenced by a complex interplay of personal and contextual factors. Conclusions: This large-scale study extends the body of literature on DCE applications for different GP consultation approaches, providing new information about the influence that patients’ socio-demographic characteristics and past experiences could have on consultation preferences.
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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 | 0,038 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».