Experiences of shared decision-making in community rehabilitation: a focused ethnography
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Shared decision-making (SDM) can advance patient satisfaction, understanding, goal fulfilment, and patient-reported outcomes. We lack clarity on whether this physician-focused literature applies to community rehabilitation, and on the integration of SDM policies in healthcare settings. We aimed to understand patient and provider perceptions of shared decision-making (SDM) in community rehabilitation, particularly the barriers and facilitators to SDM. METHODS: We used a focused ethnography involving 14 community rehabilitation sites across Alberta, including rural, regional-urban and metropolitan-urban sites. We conducted semi-structured interviews that asked participants about their positive and negative communication experiences (n = 23 patients; n = 26 providers). RESULTS: We found SDM experiences fluctuated between extremes: Getting Patient Buy-In and Aligning Expectations. The former is provider-driven, prescriptive and less flexible; the latter is collaborative, inquisitive and empowering. In Aligning Expectations, patients and providers express humility and openness, communicate in the language of ask and listen, and view education as empowering. Patients and providers described barriers and facilitators to SDM in community rehabilitation. Facilitators included geography influencing context and connections; consistent, patient-specific messaging; patient lifestyle, capacity and perceived outlook; provider confidence, experience and perceived independence; provider training; and perceptions of more time (and control over time) for appointments. SDM barriers included lack of privacy; waitlists and financial barriers to access; provider approach; how choices are framed; and, patient's perceived assertiveness, lack of capacity, and level of deference. CONCLUSIONS: We have found both excellent experiences and areas for improvement for applying SDM in community rehabilitation. We proffer recommendations to advance high-quality SDM in community rehabilitation based on promoting facilitators and overcoming barriers. This research will support the spread, scale and evaluation of a new Model of Care in rehabilitation by the provincial health system, which aimed to promote patient-centred care.
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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 | 0,008 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».