‘I think this medicine actually killed my wife’: patient and family perspectives on shared decision-making to optimize medications and safety
Notice bibliographique
Résumé
Background: This study explored the perspectives and experiences from patients and families around how patient/family preferences and priorities are considered in medication-related discussions and decisions within the healthcare system. Methods: We conducted a qualitative study using focus groups with residents of Southern Ontario and British Columbia ( N = 16). Three focus groups were conducted using a semi-structured focus group guide. The audiotaped focus group discussions were transcribed verbatim. A thematic analysis, using inductive coding, was completed. Results: A total of three main themes [and several sub-themes (and sub-sub-themes)] emerged from the data: patient and family expertise [ lived experience, information expert, and perceived expert roles (patient/family, healthcare provider)], perceived patient-centredness ( relationship qualities of healthcare provider and assumptions about patients), and system ( time, coordination and communication, and culture). Stories told by participants helped to clarify the relationships between the themes and sub-themes, leading to, what we understand as shared decision-making around medications and subsequent health outcomes. Conclusions: Our findings showed that shared decision-making resulted from both recognition and integration of the personal expertise of the patient and family in medications, and perceived patient-centredness. This is broadly consistent with the current conceptualization of evidence-based medicine. The stories told highlight the complex, dynamic, and nonlinear nature of shared decision-making for medications, and that patient priorities are not as integrated into shared decision-making about medications as we would hope. This suggests the need for developing a systematic process to elicit, record, and integrate patient preferences and priorities about medications to create space for a more patient-centred conversation.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».