Getting (Along) With the Guidelines: Reconciling Patient Autonomy and Quality Improvement Through Shared Decision Making
Notice bibliographique
Résumé
In past decades, stark differences in practice pattern, cost, and outcomes of care across regions with similar health demographics have prompted calls for reform. As health systems answer the growing call for accountability in the form of quality indices, while responding to increased scrutiny on practice variation in the form of pay for performance (P4P), a rift is widening between the system and individual patients. Currently, three areas are inadequately considered by P4P structures based largely on physician adherence to guidelines: diversity of patient values and preferences; time and financial burden of therapy in the context of multimorbidity; and narrow focus on quantitative measures that distract clinicians from providing optimal care. As health care reform efforts place greater emphasis on value-for-money of care delivered, they provide an opportunity to consider the other "value"-the values of each patient and care delivery that aligns with them.The inherent balance of risks and benefits in every treatment, especially those involving chronic conditions, calls for engagement of patients in decision-making processes, recognizing the diversity of preferences at the individual level. Shared decision making (SDM) is an attractive option and should be an essential component of quality health care rather than its adjunct. Four interwoven steps toward the meaningful implementation of SDM in clinical practice-embedding SDM as a health care quality measure, "real-world" evaluation of SDM effectiveness, pursuit of an SDM-favorable health system, and patient-centered medical education-are proposed to bring focus back to the beneficiary of health care accountability, the patient.
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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 | 0,168 | 0,211 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,047 |
| Communication savante | 0,026 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,033 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,028 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».