Informed consent challenges and strategies: A qualitative study of the orthodontists’ perspective
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify the barriers and strategies perceived by orthodontists when obtaining consent from their adult patients concerning patients' comprehension or recollection of treatment information. SETTINGS AND SAMPLE POPULATION: The sample comprised 12 orthodontists working in 8 different cities in Alberta, Canada. METHODS: An exploratory investigation using qualitative inquiry was conducted. Participants were recruited through a combination of purposive, maximum variation and snowball sampling. Data were collected through audio-recorded, semi-structured interviews until saturation was reached. Then, data were analysed using thematic analysis. Quality and credibility were achieved by employing member checks, memo writing and analyst triangulation strategies. RESULTS: Two major themes were identified, with subthemes: (1) Challenges that may interfere with patients' comprehension and recollection of treatment information (i. patients' internal barriers, ii. patients' external barriers and iii. financial barriers); and (2) strategies to optimize information delivery and communication (i. tailoring the content to be delivered, ii. communication fashion, iii. communication timing and iv. being accommodative). CONCLUSION: The participants reported barriers that may be overlooked in the daily routine of orthodontic practices. Information is provided that may guide orthodontists to overcome or minimize these challenges, increase patient comprehension and improve the quality of informed consent processes.
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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 | 0,066 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,018 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».