Differences in the perception of blood transfusion risk between laypeople and physicians
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is little objective evidence to support the commonly held belief that laypeople perceive blood transfusion risk differently from physicians. Acknowledging and characterizing such differences may improve risk communication. The objective of this study was to characterize how laypeople and physicians perceive the risks of blood transfusion in comparison with a wide variety of other hazards. STUDY DESIGN AND METHODS: A total of 161 laypeople and 91 physicians and medical trainees were surveyed in Kingston, Ontario, between March and August 2000. The perceived riskiness and other qualitative characteristics of blood transfusion and 9 other hazards were measured by psychometric scaling and principal components analysis. RESULTS: The overall return rate was 100 percent, with 86 percent of surveys having no missing responses. Physicians perceived the risks of blood transfusion and most other hazards to be less dreaded and severe, but also less understood and controllable than laypeople. CONCLUSION: Laypeople and physicians perceive risk differently for blood transfusion, but this perceptual gap between the groups for blood transfusion may be representative of a more generalized phenomenon that spans different types of hazards, both medical and nonmedical. Awareness of such differences may facilitate risk communication and shared decision making between physicians and their patients.
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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 | 0,013 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».