Are patients' decision‐making preferences being met?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the information and decision-making expectations of general practice patients during real life consultations. DESIGN: Post-consultation, quantitative patient preference and enablement questionnaire. SETTING AND PARTICIPANTS: Patients attending for routine appointments in general practice surgeries in Oxfordshire, UK. RESULTS: Thirteen Oxfordshire general practitioners (GPs) volunteered to take part and a total of 171 patients completed and returned the questionnaire. Between a quarter and one-third of patients reported receiving less information than they desired, particularly in relation to the risks and benefits of medical treatments. Patients who preferred the doctor to make decisions for them (35%), were more likely to have their preferences met (64%) compared with patients wishing to share decisions (47%) or make their own (18%) who were less likely to achieve this role (52 and 41%, respectively). However, it could not be demonstrated unequivocally that these differences were statistically significant. In total, 61% of patients perceived that they achieved their preferred decision-making role. No significant differences were found in post-consultation enablement scores between any of the decision preference groups. Patients' assessments indicated that some doctors were more successful at achieving congruence than others. CONCLUSION: The decision-making preferences of general practice patients tend to vary. However, there was a substantial mismatch between the stated preferences of patients for the role they wanted to have in decision-making and what they felt actually took place in their consultation. Therefore, it remains a challenge for doctors to match their consultation style to the decision-making preferences of individual patients.
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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 | 0,004 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».