Prevalence of clinically significant decisional conflict: an analysis of five studies on decision-making in primary care
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Unresolved clinically significant decisional conflict (CSDC) in patients following a consultation with health professionals is often the result of inadequate patient involvement in decision-making and may result in poor outcomes. We sought to identify the prevalence of CSDC in studies on decision-making in primary care and to explore its risk factors. SETTING: We performed a secondary analysis of existing data sets from studies conducted in Primary Care Practice-Based Research Networks in Québec and Ontario, Canada. PARTICIPANTS: Eligible studies included a patient-reported measure on the 16-item Decisional Conflict Scale (DCS) following a decision made with a healthcare professional with no study design restriction. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: CSDC was defined as a score ≥25/100 on the DCS. The prevalence of CSDC was stratified by sex; and patient-level logistic regression analysis was performed to explore its potential risk factors. Data sets of studies were analysed individually and qualitatively compared. RESULTS: 5 projects conducted between 2003 and 2010 were included. They covered a range of decisions: prenatal genetic screening, antibiotics for acute respiratory infections and miscellaneous. Altogether, the 5 projects gathered data from encounters with a total of 1338 primary care patients (69% female; range of age 15-83). The prevalence of CSDC in patients varied across studies and ranged from 10.3% (95% CI 7.2% to 13.4%) to 31.1% (95% CI 26.6% to 35.6%). Across the 5 studies, risk factors of CSDC included being male, living alone and being 45 or older. CONCLUSIONS: Prevalence of CSDC in patients who had enrolled in studies conducted in primary care contexts was substantial and appeared to vary according to the type of decision as well as to patient characteristics such as sex, living arrangement and age. Patients presenting risk factors of CSDC should be offered tools to increase their involvement in 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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».