Some but not all dyadic measures in shared decision making research have satisfactory psychometric properties
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the psychometric properties of dyadic measures for shared decision making (SDM) research. STUDY DESIGN AND SETTING: We conducted an observational cross-sectional study in 17 primary care clinics with physician-patient dyads. We used seven subscales to measure six elements of SDM: (1) defining the problem, presenting options, and discussing pros and cons; (2) clarifying the patient's values and preferences; (3) discussing the patient's self-efficacy; (4) drawing on the doctor's knowledge; (5) verifying the patient's understanding; and (6) assessing the patient's uncertainty. We assessed the reliability and invariance of the factorial structure and considered a measure to be dyadic if the factorial structure of the patient version was similar to that of the physician version and if there was equality of loading (no significant chi-square). RESULTS: We analyzed data for 264 physicians and 269 patients. All measures except one showed adequate reliability (Cronbach alpha, 0.70-0.93) and factorial validity (root mean square error of approximation, 0.000-0.06). However, we found only four measures to be dyadic (P>0.05): the values clarification subscale, perceived behavioral subscale, information-verifying subscale, and uncertainty subscale. CONCLUSION: The subscales for values clarification, perceived behavioral control, information verifying, and uncertainty are appropriate dyadic measures for SDM research and can be used to derive dyadic indices.
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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 | 0,093 | 0,427 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,008 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».