Notice bibliographique
Résumé
This paper develops a framework to compare clinical decision making in relation to chronic and acute medical conditions. Much of the literature on patient-physician decision making has focused on acute and often life-threatening medical situations in which the patient is highly dependent upon the expertise of the physician in providing the therapeutic options. Decision making is often constrained and driven by the overwhelming impact of the acute medical problem on all aspects of the individual's life. With chronic conditions, patients are increasingly knowledgeable, not only about their medical conditions, but also about traditional, complementary, and alternative therapeutic options. They must make multiple and repetitive decisions, with variable outcomes, about how they will live with their chronic condition. Consequently, they often know more than attending treatment personnel about their own situations, including symptoms, responses to previous treatment, and lifestyle preferences. This paper compares the nature of the illness, the characteristics of the decisions themselves, the role of the patient, the decision-making relationship, and the decision-making environment in acute and chronic illnesses. The author argues for a different understanding of the decision-making relationships and processes characteristic in chronic conditions that take into account the role of trade-offs between medical regimens and lifestyle choices in shaping both the process and outcomes of clinical decision-making. The paper addresses the concerns of a range of professional providers and consumers.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».