Evaluating shared decision‐making between companion animal veterinarians and their clients using the Observer OPTION <sup>5</sup> instrument
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background : Communication practices used by veterinarians can impact client's involvement in decision‐making. The objective of this study was to evaluate the level of client involvement in veterinary care decisions and factors impacting client involvement. Methods : A random sample of practising companion animal veterinarians and a convenience sample of pet owners were recruited. Each consultation was audio‐video recorded and analyzed using the Observer OPTION 5 instrument, adapted from human medicine, to assess veterinarians’ level of shared decision‐making. A mixed linear model was used to assess statistical associations between veterinarian, client and appointment‐level factors and OPTION 5 scores. Results : Sixty veterinarians and 909 of their clients were audio‐video recorded during a consultation, of which 717 interactions included a decision identified for analysis using the OPTION 5 instrument. Elements consistent with shared decision‐making were uncommon, with a mean OPTION 5 score of 22.6 (median = 20.0; sd = 13.05; range = 0–75) out of 100. OPTION 5 scores were positively associated with the length of the appointment and negatively associated with the veterinarian's years in practice when controlling for statistical interaction between client income and appointment type. Conclusion : Findings suggest an opportunity exists for veterinarians to incorporate more client involvement through increased use of shared decisionmaking behaviours during veterinary consultations.
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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 | 0,012 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».