Factors associated with shared decision making among primary care physicians: Findings from a multicentre cross‐sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite growing recognition that shared decision making (SDM) is central for patient-centred primary care, adoption by physicians remains limited in routine practice. OBJECTIVE: To examine the characteristics of physicians, patients and consultations associated with primary care physicians' SDM behaviours during routine care. METHODS: A multicentre cross-sectional survey study was conducted with 114 unique patient-physician dyads recruited from 17 primary care clinics in Quebec and Ontario, Canada. Physicians' SDM behaviours were assessed with the 12-item OPTION scale scored by third observers using audio-recordings of consultations. Independent variables included 21 physician, patient and consultation characteristics. We assessed factors associated with OPTION scores using multivariate linear regression models. RESULTS: On the OPTION scale, where higher scores indicated greater SDM behaviours, physicians earned an overall mean score of 25.7±9.8 of 100. In the final adjusted regression model, higher OPTION scores were associated with physicians' social participation (involvement in one committee β=5.75, P=.04; involvement in two or more committees β=7.74, P=.01), patients' status as employed (β=6.48, P=.02), clinically significant decisional conflict in patients (β=7.15, P=.002) and a longer duration of consultations (β=0.23, P=.002). CONCLUSION: Physicians' social participation, patients' employment status and decisional conflict and the duration of consultations were associated with primary care physicians' SDM behaviours in routine care. These factors should be considered when designing strategies to implement SDM and promote more patient-centred care in primary care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».