Recognizing difficult trade-offs: values and treatment preferences for end-of-life care in a multi-site survey of adult patients in family practices
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Decisions about care options and the use of life-sustaining treatments should be informed by a person's values and treatment preferences. The objective of this study was to examine the consistency of ratings of the importance of the values statements and the association between values statement ratings and the patient's expressed treatment preference. METHODS: We conducted a multi-site survey in 20 family practices. Patients aged 50 and older self-completed a questionnaire assessing the importance of eight values (rated 1 to 10), and indicated their preference for use of life-sustaining treatment (5 options). We compared correlations among values to a priori hypotheses based on whether the value related to prolonging or shortening life, and examined expected relationships between importance of values and the preference option for life-sustaining treatment. RESULTS: Eight hundred ten patients participated (92% response rate). Of 24 a priori predicted correlations among values statements, 14 were statistically significant but nearly all were negligible in their magnitude and some were in the opposite direction than expected. For example, the correlation between importance of being comfortable and suffering as little as possible and the importance of living as long as possible should have been inversely correlated but was positively correlated (r = 0.08, p = 0.03). Correlations between importance of values items and preference were negligible, ranging from 0.03 to 0.13. CONCLUSIONS: Patients may not recognize that trade-offs in what is most important may be needed when considering the use of treatments. In the context of preparation for decision-making during serious illness, decision aids that highlight these trade-offs and connect values to preferences more directly may be more helpful than those that do not.
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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 | 0,016 |
| 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 ».