Rheumatologists’ Views and Perceived Barriers to Using Patient Decision Aids in Clinical Practice
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore rheumatologists' perceptions of patient decision aids (PtDAs) and identify barriers to using them in clinical practice. METHODS: A cross-sectional online survey of all members of the Canadian Rheumatology Association (CRA; n = 459) was conducted. We subsequently invited 10 respondents to participate in a 30-minute telephone interview to further explore their views on using PtDAs in clinical practice. Interview participants were purposefully sampled to achieve a balance in sex, years in clinical practice, and types of practice. RESULTS: In August and September 2013, 153 CRA members responded to the survey (response rate 33.3%); of those, 113 completed the entire questionnaire. Sixty-three respondents (55.8%) were male, 54 (47.8%) were ≥50 years of age, and 55 (48.7%) practiced in a multidisciplinary setting. When asked about their intention to use PtDAs, participants rated mean ± SD 5.7 ± 2.9 (where 0 = not likely and 10 = very likely). Sixty-four (56.6%) believed that rheumatologists were unfamiliar with PtDAs, and 76 (67.3%) thought that PtDAs would disturb their workflow. In-depth interviews revealed the following: the perception that PtDAs were no different from any other patient education tools, the concern that PtDAs were of limited value in real life since they relied solely on data from randomized controlled trials, and the fear that PtDAs could impair doctor-patient communication. CONCLUSION: There was a sense of ambivalence among rheumatologists about PtDAs. Our interviews further revealed concerns regarding the utility and benefits of PtDAs in clinical practice. The results show a need to familiarize physicians with PtDAs and to develop strategies to support their integration in clinical practice.
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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 | 0,024 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».