What Matters to Patients and Families: A Content and Process Framework for Clarifying Preferences, Concerns, and Values
Notice bibliographique
Résumé
Background. Values clarification, or sorting out what matters to a patient or family relevant to a health decision, is a fundamental part of shared decision making. We aimed to describe how values clarification occurs in routine primary care. Methods. Using framework analysis and an established taxonomy, 2 independent researchers analyzed 260 consultations in 5 family medicine clinics across Quebec. Two questions guided our analyses: 1) What categories exist regarding what matters to patients? 2) What patterns exist in discussions of what matters to patients? Results. 1) Five distinct categories of what matters to patients and families were discussed during values clarification: preferences, concerns, treatment-specific values, life goals or philosophies, and broader contextual or sociocultural values. Preferences and concerns were the matters most commonly raised. 2) Diverse patterns of values clarification emerged based on 3 analytical questions: Who initiates the discussion about what matters to patients? When? What information is discussed? The most frequent pattern was clinicians soliciting patients’ concerns and preferences during the information-gathering phase. The second most common pattern was similar, except that patients’ spontaneously raised what matters to them. Limitations. The study was descriptive and based on audio-recorded visits. We did not interview patients and clinicians to elicit their perspectives. Conclusions. There are 5 distinct categories of what matters to patients and families as well as clear patterns of how values clarification occurs in routine primary care consultations. Clinicians could be sensitive to these categories when engaging in the process of values clarification and may wish to pay particular attention to the opening minutes of a consultation. This study provides a structure for future identification of best practices in values clarification.
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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 | 0,000 | 0,008 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».