Patients’ decision making to accept or decline an implantable cardioverter defibrillator for primary prevention of sudden cardiac death
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients are offered implantable defibrillators (ICDs) for the prevention of sudden cardiac death (SCD). However, patients' decision-making process (DMP) of whether or not to accept an ICD has not been explored. We asked patients about their decision making when offered an ICD. DESIGN/SETTING: A grounded theory methodology was employed. Patients were recruited from three ICD centres. Those who received an ICD underwent interviews the first month after implant. Declining patients had interviews at their convenience. In-depth analysis of transcripts was completed. Identified themes were placed along process pathways in a DMP model and tested. FINDINGS: Forty-four patients consented to participate (25% women). Thirty-four accepted an ICD and 10 (23%) declined. Ages ranged from 26 to 87 (mean = 65; SD = 12.5). Participants were retired (65%), had ischaemic heart disease (64%) and some post-secondary education (52%). The DMP was triggered when patient's risk for SCD was communicated. The physician's recommendation and a new awareness SCD risk were motivators to accept the ICD. Patient's decision-making approaches fell along a continuum, from active and engaged to passive and indifferent. Patient's approaches were influenced most by the following: (i) trust; (ii) social influences and (iii) health state. CONCLUSIONS: Health-care providers need to recognize the DMP pathways in which ICD candidacy and SCD risk are understood. The factors that influence a patient's decision warrant discussion pre-implant. It is imperative that patients comprehend the meaning of ICD candidacy to make an informed decision. Participants did not recall alternatives to receiving ICD therapy.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».