Measuring shared decision-making and collaborative goal setting in community rehabilitation: a focused ethnography using cross-sectional surveys in Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe and measure the shared decision-making (SDM) experience, including goal-setting experiences, from the perspective of patients and providers in diverse community-rehabilitation settings. DESIGN: Prospective, longitudinal surveys. SETTING: 13 primary level-of-care community-rehabilitation sites in diverse areas varying in geography, patient population and provider discipline341 adult, English-speaking patient-participants, and 66 provider-participants. MEASURES: Alberta Shared decision-maKing Measurement Instrument (dyadic tool measuring SDM), WatLX (outpatient rehabilitation experience) and demographic questionnaire. Survey packages distributed at two timepoints (T0=recruitment; T1=3 months later). RESULTS: We found that among 341 patient-provider dyads, 26.4% agreed that the appointment at recruitment involved high-quality SDM. Patient perceptions of goal-setting suggested that 19.6% of patients did not set a goal for their care, and only 11.4% set goals in functional language that tied directly to an activity/role/responsibility that was meaningful to their life. Better SDM was clinically associated with higher total family income (p=0.045). CONCLUSIONS: These findings provide evidence for the importance of SDM and goal setting in community rehabilitation. Among patients, lower ratings of SDM corresponded with less recognition of their preferences. Actionable strategies include supporting financially vulnerable patients in realising SDM through training of providers to make extra space for such patients to share their preferences and better preparing patients to articulate their preferences. We recommend more research into strategies that advance highly functional goal setting with patients, and that lessen survey ceiling effects.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».