Factors influencing decision regret regarding placement of a PEG among substitute decision-makers of older persons in Japan: a prospective study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A tube feeding decision aid designed at the Ottawa Health Research Institute was specifically created for substitute decision-makers who must decide whether to allow placement of a percutaneous endoscopic gastrostomy (PEG) tube in a cognitively impaired older person. We developed a Japanese version and found that the decision aid promoted the decision-making process of substitute decision-makers to decrease decisional conflict and increase knowledge. However, the factors that influence decision regret among substitute decision-makers were not measured after the decision was made. The objective of this study was to explore the factors that influence decision regret among substitute decision-makers 6 months after using a decision aid for PEG placement. METHODS: In this prospective study, participants comprised substitute decision-makers for 45 inpatients aged 65 years and older who were being considered for placement of a PEG tube in hospitals, nursing homes and patients' homes in Japan. The Decisional Conflict Scale (DCS) was used to evaluate decisional conflict among substitute decision-makers immediately after deciding whether to introduce tube feeding and the Decision Regret Scale (DRS) was used to evaluate decisional regret among substitute decision-makers 6 months after they made their decision. Normalized scores were evaluated and analysis of variance was used to compare groups. RESULTS: The results of the multiple regression analysis suggest that PEG placement (P < .01) and decision conflict (P < .001) are explanatory factors of decision regret regarding placement of a PEG among substitute decision-makers. CONCLUSIONS: PEG placement and decision conflict immediately after deciding whether to allow PEG placement have an influence on decision regret among substitute decision-makers after 6 months.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».