The patient and clinician experience of informed consent for surgery: a systematic review of the qualitative evidence
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Informed consent is an integral component of good medical practice. Many researchers have investigated measures to improve the quality of informed consent, but it is not clear which techniques work best and why. To address this problem, we propose developing a core outcome set (COS) to evaluate interventions designed to improve the consent process for surgery in adult patients with capacity. Part of this process involves reviewing existing research that has reported what is important to patients and doctors in the informed consent process. METHODS: This qualitative synthesis comprises four phases: identification of published papers and determining their relevance; appraisal of the quality of the papers; identification and summary of the key findings from each paper while determining the definitiveness of each finding against the primary data; comparison of key themes between papers such that findings are linked across studies. RESULTS: Searches of bibliographic databases returned 11,073 titles. Of these, 16 studies met the inclusion criteria. Studies were published between 1996 and 2016 and included a total of 367 patients and 74 health care providers. Thirteen studies collected data using in-depth interviews and constant comparison was the most common means of qualitative analysis. A total of 94 findings were extracted from the primary papers and divided into 17 categories and ultimately 6 synthesised findings related to: patient characteristics, knowledge, communication, the model patient, trust and decision making. CONCLUSIONS: This qualitative meta-aggregation is the first to examine the issue of informed consent for surgery. It has revealed several outcomes deemed important to capture by patients and clinicians when evaluating the quality of a consent process. Some of these outcomes have not been examined previously in research comparing methods for informed consent. This review is an important step in the development of a COS to evaluate interventions designed to improve the consent process for surgery. REGISTRATION: The study protocol was registered on the international prospective register for systematic reviews (PROSPERO ID: CRD42017077101).
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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 | 0,186 | 0,346 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».