Prediction of health professionals' intention to screen for decisional conflict in clinical practice
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify the determinants of the intention of physicians to screen for decisional conflict in clinical practice. BACKGROUND: Screening for decisional conflict is one of the key competencies when educating health professionals about shared decision making. Theory-based knowledge about variables predicting their intention to screen for decisional conflict in clinical practice would help design effective implementation interventions in this area. DESIGN: Data of two cross-sectional surveys embedded within a large implementation study of the Ottawa Decision Support Framework (ODSF) in primary care. SETTING AND PARTICIPANTS: In total, 122 health professionals from five family practice teaching units. METHODS: Intention to screen for decisional conflict in clinical practice was defined as the intention to use the clinical version of the Decisional Conflict Scale (DCS) with patients at the end of the clinical encounter. It was assessed at the entry and the exit from this study. Both intentions were entered as a dependent variable in multivariate analyses. MAIN RESULTS: At entry, the intention was influenced by: attitude (P < 0.001), subjective norm (P < 0.001), perceived behavioural control (P < 0.001) and clinical site (P < 0.05). On exit, it was influenced by: subjective norm (P < 0.001), perceived behavioural control (P < 0.001), clinical site (P < 0.05), international Continuing Medical Education (CME) (P < 0.05), other diplomas (P < 0.05) and intervention (P < 0.05). In post hoc analyses, there was a statistically significant difference between entry and exit in the impact of the level of exposure to the multifaceted implementation intervention on the intention (P = 0.003). CONCLUSIONS: Variables predicting the intention of health professionals to screen for decisional conflict in clinical practice using the DCS change over time suggesting that effective implementation interventions in this area will need to be modified longitudinally.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle