Observer Ratings of Shared Decision Making Do Not Match Patient Reports: An Observational Study in 5 Family Medicine Practices
Notice bibliographique
Résumé
Background Measuring shared decision making (SDM) in clinical practice is important to improve the quality of health care. Measurement can be done by trained observers and by people participating in the clinical encounter, namely, patients. This study aimed to describe the correlations between patients’ and observers’ ratings of SDM using 2 validated and 2 nonvalidated SDM measures in clinical consultations. Methods In this cross-sectional study, we recruited 238 complete dyads of health professionals and patients in 5 university-affiliated family medicine clinics in Canada. Participants completed self-administered questionnaires before and after audio-recorded medical consultations. Observers rated the occurrence of SDM during medical consultations using both the validated OPTION-5 (the 5-item “observing patient involvement” score) and binary questions on risk communication and values clarification (RCVC-observer). Patients rated SDM using both the 9-item Shared Decision-Making Questionnaire (SDM-Q9) and binary questions on risk communication and values clarification (RCVC-patient). Results Agreement was low between observers’ and patients’ ratings of SDM using validated OPTION-5 and SDM-Q9, respectively (ρ = 0.07; P = 0.38). Observers’ ratings using RCVC-observer were correlated to patients’ ratings using either SDM-Q9 ( r pb = −0.16; P = 0.01) or RCVC-patients ( r pb = 0.24; P = 0.03). Observers’ OPTION-5 scores and patients’ ratings using RCVC-questions were moderately correlated ( r φ = 0.33; P = 0.04). Conclusion There was moderate to no alignment between observers’ and patients’ ratings of SDM using both validated and nonvalidated measures. This lack of strong correlation emphasizes that observer and patient perspectives are not interchangeable. When assessing the presence, absence, or extent of SDM, it is important to clearly state whose perspectives are reflected.
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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 | 0,004 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».