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Enregistrement W2171391750 · doi:10.1111/j.1369-7625.2011.00715.x

Prescription medicines: decision‐making preferences of patients who receive different levels of public subsidy

2011· article· en· W2171391750 sur OpenAlexaff
Jane Robertson, Evan Doran, David Henry, Glenn Salkeld

Notice bibliographique

RevueHealth Expectations · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubsidyMedical prescriptionPreferenceMedical decision makingBusinessMEDLINEMedicineFamily medicineNursingEconomicsMicroeconomicsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To compare the relative importance of medicine attributes and decision-making preferences of patients with higher or lower levels of insurance coverage in a publicly funded health care system. DESIGN AND SETTING: Cross-sectional telephone survey of randomly selected regular medicine users aged ≥18 years in the Hunter Valley, NSW, Australia. MAIN VARIABLES STUDIED: Questions about 27 medicine attributes and active involvement in decisions to start a new medicine. RESULTS: After adjustment, there were few differences between the 408 concession card holders (high insurance) and 410 general beneficiaries (low insurance) in their assessment of the importance of medicine attributes. For both groups, the explanation of treatment options, establishing the need for the medicine, and medicine efficacy and safety were the most important considerations. Medicine costs, the treatment burden and medicine familiarity were less important; the views of family and friends ranked lowest. There was a statistically significantly greater influence of the regular doctor for the concession card holders than general beneficiaries (93.6 vs. 84%, adjusted OR 2.80, 95% CI 1.31, 5.99). Concession card holders were more likely to favour doctors having more say in the decision-making process (crude OR 1.69, 95% CI 1.28, 2.24), and more likely to report the most recent treatment decision being made by the doctor alone, compared with general beneficiaries (61.2 vs. 40.3%). CONCLUSION: Medicine need, efficacy and safety are viewed as paramount for most patients, irrespective of insurance status. While patients report the importance of participation in treatment decisions, delegation of decision making to the doctor was common in practice.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,209
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,178 · 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

Citations5
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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