Can contraindications compromise evidence-based, patient-centered clinical practice?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite their often weak evidence base, contraindications convey the unequivocally adverse risk-benefit profile of an intervention in a specific clinical context. However, some patients in that context may nonetheless prefer the contraindicated intervention (with its potential benefits and risks) to the available alternatives. The impact of contraindications on treatment decisions remains unexplored. OBJECTIVE: To provide an estimate of the impact of the "contraindication" label on treatment decisions. METHODS: We conducted an international 6-wave email/internet and fax survey of practicing clinicians who were members of the American Diabetes Association or the College of Physicians and Surgeons of Ontario and had available email addresses and fax numbers. Each participant considered one of two patient scenarios. In each scenario, the patient expressed a strong preference for use of a medication that carried a "contraindication" label despite weak evidence of harm. We designed these scenarios so that respondents who placed greater weight on patient preferences and research evidence than on the label "contraindication" would be ready to prescribe the contraindicated medication. We determined the frequency with which the label "contraindication" dominated participants' treatment decisions despite patient preferences and weak evidence of harm. RESULTS: 466 participants responded (22% response rate). Depending on the group and scenario, contraindications dominated the decisions of 47% to 89% of surveyed clinicians, superseding patient preferences and research evidence. CONCLUSIONS: The label "contraindication" may often dominate clinicians' decisions about treatment and may compromise evidence-based, patient-centered clinical practice. Further research should elucidate the process that leads to the formulation of contraindications and its impact on treatment decision-making.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».