Preferences of Pregnant Women and Family Members for Maternal-fetal Health States: A Cross-Sectional Study [35N]
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Our objective was to determine whether pregnant women and their family members choose differently when making medical decisions in pregnancy. METHODS: We conducted a cross-sectional study on pregnant women with chronic medical conditions and their family members involved in medical decision making, seen at Mount Sinai Hospital, Toronto. Participants were presented with seven vignettes related to the maternal and fetal outcomes related to the use of anticoagulants in pregnancy. Preferences values were obtained between 0-100 (zero representing death and 100 representing perfect health), using the visual analogue scale (VAS) and the standard gamble (SG). RESULTS: 32 pregnant women, 31 family members, and 32 pairs completed the study. The median age for pregnant women and their family members was 32.5 and 35 years respectively. Most were in partnered relationships, Caucasian, of North American descent, educated, employed with combined annual incomes ≥100 000 Canadian Dollars and risk-averse. While preference values obtained from combined interviews by VAS showed no distinct pattern, those obtained by the SG were closer to those of the family member. . The health-state with the highest preference value was “mother ok, minor fetal malformation” while the lowest involved maternal blood clot with either a major fetal malformation or fetal loss. CONCLUSION: Preference values for maternal-fetal health-states obtained through shared interviews with pregnant women and their family members are closer to those of the family member than the pregnant woman. Reasons for these differences are being explored as part of a qualitative study.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».