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 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 | 0,002 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».