Women's Decision Making About the Use of Natural Health Products at Menopause: A Needs Assessment and Patient Decision Aid
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify the decision-making needs of women about the use of natural health products (NHP) at menopause and to develop a decision aid responsive to their needs. DESIGN: A qualitative study using focus groups, key informant interviews and group consultation. Content analysis was guided by the Ottawa Decision Support Framework. METHODS: Six focus groups with menopausal women aged 45 to 64 (n = 40) and key informant interviews (n = 15; physicians, nurses, women' s advocacy group, NHP stores owners, pharmacists, policy makers) were conducted in two Canadian cities. Two groups of menopausal women (n = 11) were consulted to obtain feedback on the acceptability of the new patient decision aid. RESULTS: The most common difficult decisions identified by women were: whether or not to take NHP; which NHP to choose; and whether or not to take anything for menopausal symptoms. In addition, key informants identified the challenge of choosing between hormone therapy and NHP for menopausal symptoms. The main sources of difficulty in making these decisions were the following: (1) inadequate knowledge and unrealistic expectations associated with NHP; (2) closed mindedness of physicians to discussion about NHP; (3) conflicting opinions of others; (4) inadequate resources to support NHP decision-making (e.g., information, finances, time); and (5) menopausal symptoms interfering with decision-making (e.g., lack of sleep due to hot flashes). To facilitate decision making, participants suggested the need for information about available choices, tighter regulation of NHP by the government, and access to health professionals conversant in NHP and medical options. The patient decision aid was developed according to the International Patient Decision Aid Standards and based on women' s identified needs. Women described the aid as easy to understand and useful for considering the decisions about NHP. CONCLUSIONS: Middle-age women reported difficulty when facing decisions about the use of NHP. Many sources of difficulty could be addressed in the patient decision aid. Subsequent studies should evaluate the effect of this decision aid on the decision-making process of women.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 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 ».