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Enregistrement W2726160698 · doi:10.1186/s12877-017-0524-2

Factors influencing decision regret regarding placement of a PEG among substitute decision-makers of older persons in Japan: a prospective study

2017· article· en· W2726160698 sur OpenAlexaboutno aff
Yumiko Kuraoka, Kazuhiro Nakayama

Notice bibliographique

RevueBMC Geriatrics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueClinical Nutrition and Gastroenterology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceMinistry of Education, Culture, Sports, Science and Technology
Mots-clésRegretDecision analysisMedicineScale (ratio)Decision modelPercutaneous endoscopic gastrostomyOperations managementPEG ratioComputer scienceBusinessStatisticsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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