Physician-Identified Factors Affecting Patient Participation in Reaching Treatment Decisions
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Cancer physicians report high comfort with shared decision making but a lower frequency of using this approach in practice. Information regarding physicians' perceptions of what helps and what hinders patient involvement in decision making may facilitate understanding of this discrepancy. METHODS: We surveyed 604 Australian cancer physicians treating breast, colorectal, gynecologic, hematologic, or urologic cancer to investigate barriers and facilitators to reaching treatment decisions with their patients and their support of strategies to encourage patient involvement and reflection on treatment options. Factor analysis and regression analyses were used to investigate relationships between variables and identify predictors of greater reporting of barriers to sharing treatment decisions with patients. RESULTS: Insufficient information at the first consultation (28.9%) and insufficient time (28.4%) were the most frequently reported barriers to reaching treatment decisions with patients. Multivariate analysis revealed that less experienced physicians more commonly reported system barriers (P = .00). Patients trusting their physician and being accompanied at the consultation were most helpful to reaching a treatment decision. Providing written information about treatment options, making a further appointment to reach a decision, encouraging the patient to speak with their family physician and treatment team, and the presence of a third person during the consultation were felt to encourage involvement and reflection on treatment decisions. CONCLUSION: Cancer physicians experience difficulties when reaching treatment decisions with their patients. Interventions and strategies that physicians support are required to enhance patient involvement in reaching a treatment decision.
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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 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».