Do Patients' Communication Behaviors Provide Insight into Their Preferences for Participation in Decision Making?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Institute of Medicine report "Crossing the Quality Chasm'' encourages physicians to tailor their approaches to care according to each patient's individual preferences for participation in decision making. How physicians should determine these preferences is unclear. OBJECTIVE: The objective of this study is to assess whether judgments of patient communication behaviors, either globally or individually, can yield insight into patient preferences for participation in decision making. METHODS: Using questionnaire responses to 3 items about the desired level of participation in decision making from a communication study involving 886 audiotaped visits between older patients and surgeons, the authors purposively selected 25 patients who preferred a large role and 25 who preferred a small role in decision making. Two independent raters listened to the audiotapes and coded them for the presence of 7 communication behaviors (question asking, information behavior, initiating, statements of preference, processing, resistance, deference). On the basis of their listening and coding, raters judged patient preferences for participation in decision making. RESULTS: Neither rater accurately judged preferences for participation in decision making beyond chance agreement (kappa statistics: rater 1 = 0.16, rater 2 = 0.20). Inter-rater reliability for the communication behaviors was also generally poor. Area-under-the-curve values for all communication behaviors hovered around 0.50, indicating that none of the behaviors had adequate power to discriminate between patients preferring large versus small roles. CONCLUSION: Patient preferences for participation in decision making cannot be reliably judged during routine visits based on judgments of patient communication behaviors. Engaging patients in a discussion of preferences for decision making may be the best way to determine the role each wants to play in any given decision.
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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 | 0,002 | 0,017 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».