Multiple constraints compromise decision-making about implantable medical devices for individual patients: qualitative interviews with physicians
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little research has examined how physicians choose medical devices for treating individual patients to reveal if interventions are needed to support decision-making and reduce device-associated morbidity and mortality. This study explored factors that influence choice of implantable device from among available options. METHODS: A descriptive qualitative approach was used. Physicians who implant orthopedic and cardiovascular devices were identified in publicly available directories and web sites. They were asked how they decided what device to use in a given patient, sources of information they consulted, and how patients were engaged in decision-making. Sampling was concurrent with data collection and analysis to achieve thematic saturation. Data were analyzed using constant comparative technique by all members of the research team. RESULTS: Twenty-two physicians from five Canadian provinces (10 cardiovascular, 12 orthopedic; 8, 10 and 4 early, mid and late career, respectively) were interviewed. Responses did not differ by specialty, geographic region or career stage. Five major categories of themes emerged that all influence decision-making about a range of devices, and often compromise choice of the most suitable device for a given patient, potentially leading to sub-optimal clinical outcomes: lack of evidence on device performance, patient factors, physician factors, organizational and health system factors, and device and device market factors. In the absence of evidence from research or device registries, tacit knowledge from trusted colleagues and less-trusted industry representatives informed device choice. Patients were rarely engaged in decision-making. Physician preference for particular devices was a barrier to acquiring competency in devices potentially more suitable for patients. Access to suitable devices was further limited to the number of comparable devices on the market, local inventory and purchasing contract specifications. CONCLUSIONS: This study revealed that decision-making about devices is complex, cognitively challenging and constrained by several factors limiting access to and use of devices that could optimize patient outcomes. Further research is needed to assess the impact of these constraints on clinical outcomes, and develop interventions that optimize decision-making about device choice for treating given patients.
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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 | 0,023 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,013 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».