Impact of Cost Conversations During Clinical Encounters Aided by Shared Decision-Making Tools on Medication Adherence
Notice bibliographique
Résumé
Objective To investigate the impact of cost conversations occurring with or without the use of encounter shared decision-making (SDM) tools in medication adherence. Patients and Methods Using a coding scheme that included the occurrence and characteristics of cost conversation, we analyzed a randomly selected sample of 169 video recordings of clinical encounters. These videos were obtained during the conduct of practice-based randomized clinical trials comparing care with and without SDM tools for patients with diabetes, osteoporosis, and depression. Medication adherence was described in 2 ways: as a binary (yes/no) outcome, in which the patient met at least 80% adherence, or as a continuous variable, which was the percent of days that the patient adhered to their medication. The secondary analysis took place in 2018 from trials that ran between 2007 and 2015. Results Most patients were White (155, 93.4%), educated (104, 63.4% completed college), middle-aged (mean age, 58 years), female (104, 61.5%), and from diabetes (86, 50.9%), depression (43, 25.4%), and osteoporosis (40, 23.7%) trials. Cost conversations occurred in 119 clinical encounters (70%) and were more frequent in those encounters in which SDM tools were used ( P =.03). Furthermore, 97 (57.4%) of the participants reported more than 80% medication adherence and 70.3±29.34 percentage of days with adherent medication of 70 days. In the multiple regression model, the only factor associated with adherence (binary or continuous) was the condition of the trial in which people participated. For the participants who had cost conversations, the use of an SDM tool, their sex, the nature of cost conversation (direct or indirect), the nature of cost concerns (treatment or patient issue), and the clinician-offered strategies (yes or no) were not associated with adherence. Conclusion In this videographic analysis of SDM practice-based clinical trials, cost conversations were not associated with the general measures of medication adherence. Future studies should assess whether a tailored cost conversation intervention would impact the cost-related nonadherence among patients.
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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 | 0,006 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».