MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2166033886 · doi:10.1186/1472-6947-7-20

Physicians' intentions and use of three patient decision aids

2007· article· en· W2166033886 sur OpenAlexafffundabout
Ian D. Graham, Jo Logan, Carol Bennett, Justin Presseau, Annette M. O’Connor, Susan L. Mitchell, Jacqueline Tetroe, Ann Cranney, Paul Hébert, Shawn D. Aaron

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Informatics and Decision Making · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of OttawaHealth Canada
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Ottawa
Mots-clésHealth informaticsDecision aidsMedicineFamily medicineMedical emergencyNursingPublic healthAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Decision aids are evidence based tools that assist patients in making informed values-based choices and supplement the patient-clinician interaction. While there is evidence to show that decision aids improve key indicators of patients' decision quality, relatively little is known about physicians' acceptance of decision aids or factors that influence their decision to use them. The purpose of this study was to describe physicians' perceptions of three decision aids, their expressed intent to use them, and their subsequent use of them. METHODS: We conducted a cross-sectional survey of random samples of Canadian respirologists, family physicians, and geriatricians. Three decision aids representing a range of health decisions were evaluated. The survey elicited physicians' opinions on the characteristics of the decision aid and their willingness to use it. Physicians who indicated a strong likelihood of using the decision aid were contacted three months later regarding their actual use of the decision aid. RESULTS: Of the 580 eligible physicians, 47% (n = 270) returned completed questionnaires. More than 85% of the respondents felt the decision aid was well developed and that it presented the essential information for decision making in an understandable, balanced, and unbiased manner. A majority of respondents (>80%) also felt that the decision aid would guide patients in a logical way, preparing them to participate in decision making and to reach a decision. Fewer physicians (<60%) felt the decision aid would improve the quality of patient visits or be easily implemented into practice and very few (27%) felt that the decision aid would save time. Physicians' intentions to use the decision aid were related to their comfort with offering it to patients, the decision aid topic, and the perceived ease of implementing it into practice. While 54% of the surveyed physicians indicated they would use the decision aid, less than a third followed through with this intention. CONCLUSION: Despite strong support for the format, content, and quality of patient decision aids, and physicians' stated intentions to adopt them into clinical practice, most did not use them within three months of completing the survey. There is a wide gap between intention and behaviour. Further research is required to study the determinants of this intention-behaviour gap and to develop interventions aimed at barriers to physicians' use of decision aids.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,062
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,062
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,230
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations93
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Medical Informatics and Decision MakingMême sujetPatient-Provider Communication in HealthcareTravaux en français237 207