Patients acceptance and comprehension to written and verbal consent (PAC–VC)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Acute myocardial infarction (AMI) research is challenging as it requires enrollment of acutely ill patients. Patients are generally in a suboptimal state for providing informed consent. Patients' understanding to verbal assents have not been previously examined in AMI research. Patients Acceptance and Comprehension to Written and Verbal Consent (PAC-VC) compared patients' understanding and attitudes to verbal and written consents in AMI RCTs. METHODS: PAC-VC recruited patients from 3 AMI trials using both verbal N = 12 and written N = 6 consents. We compared patients' understanding using two survey questionnaires. The first questionnaire used open-ended questions with multiple choice answers. The second questionnaire used a 5-point Likert scale to measure patients understanding and attitudes to the consent process. Overall answers average scores were categorized into three groups: Adequate understanding (71-100) %, Partial understanding (41-70)% and Inadequate understanding (0-40)%. RESULTS: Responses showed patients with verbal assent had adequate understanding to most components of informed consent, close to those of written consent. Most patients did not read written information entirely and believed that it is not important to make a final decision. Patients favoured to have written information be part of the consent but not necessarily presented during the initial consent process. Patients felt less pressured in the verbal assent arm than those of written consent. CONCLUSION: Patients had adequate understanding to most components of verbal assent and comparable to those of written consent. Utilizing verbal assents in the acute care setting should be further assessed in larger trials.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».