Envisioning Shared Decision Making: A Reflection for the Next Decade
Notice bibliographique
Résumé
Despite the evolving evidence in favor of shared decision making (SDM) and of decades-long calls for its adoption, SDM remains uncommon in routine care. Reflecting on this lack of progress, we sought to reimagine the future of SDM and the path to take us there. In late 2017, a multidisciplinary and international group of six researchers were challenged by a senior SDM scholar to envision the future and, based on a provocatively critical view of the present, to write letters to themselves from the year 2028. Letters were exchanged and discussed electronically. The group then met in person to discuss the letters. Since the letters painted a dystopian picture, they triggered questions about the nature of SDM, who should benefit from SDM, how to measure its contribution to care, and what new ways can be invented to design and test interventions to implement SDM in routine care. Through contrasting the purposefully generated dystopias with an ideal future for SDM, we generated reflections on a research agenda for SDM. These reflections hinged on recognizing SDM's contributing to care, that is, as a way to advance the problematic human situation of patients. These focused on three distinct yet complimentary contributors to SDM: 1) the process of making decisions, 2) humanistic communication, and 3) fit-to-care of the resulting decision. The group then concluded that to move SDM from envisioned to routine practice, and to ensure it reaches all, particularly persons rendered vulnerable by current forms of health care, a substantial investment in implementation research is necessary. Perhaps the discussion of these reflections can contribute to a path forward that will improve the likelihood of the future we dream for SDM.
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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 | 0,160 | 0,148 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,029 | 0,145 |
| Communication savante | 0,045 | 0,067 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,034 |
| Intégrité de la recherche | 0,031 | 0,089 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».