Physician Decision-Making Patterns and Family Presence: Cross-Sectional Online Survey Study in Japan
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Due to a low birth rate and an aging population, Japan faces an increase in the number of elderly people without children living in single households. These elderly without a spouse and/or children encounter a lack of caregivers because most sources of care for the elderly in Japan are not provided by private agencies but by family members. However, family caregivers not only help with daily living but are also key participants in treatment decision making. The effect of family absence on treatment decision making has not been elucidated, although more elderly people will not have family members to make surrogate decisions on their behalf. OBJECTIVE: The aim is to understand the influence of family absence on treatment decision making by physicians through a cross-sectional online survey with three hypothetical vignettes of patients. METHODS: We conducted a cross-sectional online survey among Japanese physicians using three hypothetical vignettes. The first vignette was about a 65-year-old man with alcoholic liver cirrhosis and the second was about a 78-year-old woman with dementia, both of whom developed pneumonia with consciousness disturbance. The third vignette was about a 70-year-old woman with necrosis of her lower limb. Participants were randomly assigned to either of the two versions of the questionnaires-with family or without family-but methods were identical otherwise. Participants chose yes or no responses to questions about whether they would perform the presented medical procedures. RESULTS: Among 1112 physicians, 454 (40.8%) completed the survey; there were no significant differences in the baseline characteristics between groups. Significantly fewer physicians had a willingness to perform dialysis (odds ratio [OR] 0.55, 95% CI 0.34-0.80; P=.002) and artificial ventilation (OR 0.51, 95% CI 0.35-0.75; P<.001) for a patient from vignette 1 without family. In vignette 2, fewer physicians were willing to perform artificial ventilation (OR 0.59, 95% CI 0.39-0.90; P=.02). In vignette 3, significantly fewer physicians showed willingness to perform wound treatment (OR 0.51, 95% CI 0.31-0.84; P=.007), surgery (OR 0.35, 95% CI 0.22-0.57; P<.001), blood transfusion (OR 0.45, 95% CI 0.31-0.66; P<.001), vasopressor (OR 0.49, 95% CI 0.34-0.72; P<.001), dialysis (OR 0.38, 95% CI 0.24-0.59; P<.001), artificial ventilation (OR 0.25, 95% CI 0.15-0.40; P<.001), and chest compression (OR 0.29, 95% CI 0.18-0.47; P<.001) for a patient without family. CONCLUSIONS: Elderly patients may have treatments withheld because of the absence of family, highlighting the potential importance of advance care planning in the era of an aging society with a declining birth rate.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».