Informed Consent and Informed Decision-Making in High-Risk Surgery: A Quantitative Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Informed consent is an ethical and legal requirement that differs from informed decision-making-a collaborative process that fosters participation and provides information to help patients reach treatment decisions. The objective of this study was to measure informed consent and informed decision-making before major surgery. STUDY DESIGN: We audio-recorded 90 preoperative patient-surgeon conversations before major cardiothoracic, vascular, oncologic, and neurosurgical procedures at 3 centers in the US and Canada. Transcripts were scored for 11 elements of informed consent based on the American College of Surgeons' definition and 9 elements of informed decision-making using Braddock's validated scale. Uni- and bivariate analyses tested associations between decision outcomes as well as patient, consultation, and surgeon characteristics. RESULTS: Overall, surgeons discussed more elements of informed consent than informed decision-making. They most frequently described the nature of the illness, the operation, and potential complications, but were less likely to assess patient understanding. When a final treatment decision was deferred, surgeons were more likely to discuss elements of informed decision-making focusing on uncertainty (50% vs 15%, p = 0.006) and treatment alternatives (63% vs 27%, p = 0.02). Conversely, when surgery was scheduled, surgeons completed more elements of informed consent. These results were not associated with the presence of family, history of previous surgery, location, or surgeon specialty. CONCLUSIONS: Surgeons routinely discuss components of informed consent with patients before high-risk surgery. However, surgeons often fail to review elements unique to informed decision-making, such as the patients' role in the decision, their daily life, uncertainty, understanding, or patient preference.
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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 | 0,001 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».