What factors influence health professionals to use decision aids for Down syndrome prenatal screening?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health professionals are expected to engage pregnant women in shared decision making to help them make informed values-based decisions about prenatal screening. Patient decision aids (PtDAs) foster shared decision-making, but are rarely used in this context. Our objective was to identify factors that could influence health professionals to use a PtDA for decisions about prenatal screening for Down syndrome during a clinical pregnancy follow-up. METHODS: We planned to recruit a purposive sample of 45 health professionals (obstetrician-gynecologists, family physicians and midwives) involved in the care of pregnant women in three clinical sites (15 per site). Participating health professionals first watched a video showing two simulated consecutive prenatal follow-up consultations during which a pregnant woman, her partner and a health professional used a PtDA about Down syndrome prenatal screening. Participants were then interviewed about factors that would influence their use of the PtDA. Questions were based on the Theoretical Domains Framework. We performed content analyses of transcribed verbatim interviews. RESULTS: Out of 42 eligible health professionals approached, 36 agreed to be interviewed (86 % response rate). Of these, 27 were female (75 %), nine were obstetrician-gynecologists (25 %), 15 were family physicians (42 %), and 12 were midwives (33 %), with a mean age of 42.1 ± 11.6 years old. We identified 35 distinct factors reported by 20 % or more participants that were mapped onto 10 of the 12 of the Theoretical Domains Framework domains. The six most frequently mentioned factors influencing use of the PtDA were: 1) a positive appraisal (n = 29, 81 %, beliefs about consequences domain); 2) its availability in the office (n = 27, 75 %, environmental context and resources domain); 3) colleagues' approval (n = 27, 75 %, social influences domain); 4) time constraints (n = 26, 72 %, environmental context and resources domain); 5) finding it a relevant source of information (n = 24, 67 %, motivation and goals domain); and 6) not knowing any PtDAs (n = 23, 64 %, knowledge domain). CONCLUSIONS: Appraisal, PtDA availability, peer approval, time concerns, evidence and PtDA awareness all affect whether health professionals are likely to use a PtDA to help pregnant women make informed decision about Down syndrome screening. Implementation strategies will need to address these factors.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».