Notice bibliographique
Résumé
Attending to treatment preferences is an element of person-centred care, reported as beneficial in improving treatment adherence, satisfaction, and outcome, in practice. The results of preference trials were inconsistent in supporting these benefits in intervention evaluation research. Informed by the conceptualisation of treatment preferences positing their indirect impact on outcomes, this narrative review aimed to summarise the evidence on the effects of preferences on enrolment; withdrawal or attrition; engagement, enactment, and satisfaction with treatment; and outcomes. The search yielded 72 studies (57 primary trials and 15 reviews). The results of vote counting indicated that (1) offering participants the opportunity to choose treatment enhances enrolment (reported in 87.5% of studies), and (2) providing treatments that match participants' preferences reduces attrition (48%); enhances engagement (67%), enactment (50%) and satisfaction with (43%) treatment; and improves outcomes (35%). The results are attributed to conceptual and methodological issues including less-than-optimal assessment of treatment preferences, which contributes to ill-identified preferences, accounting for withdrawal, low enactment, and limited satisfaction with treatment. These treatment processes, in turn, mediate the impact of treatment preferences on outcomes. It is important to refine and standardise the methods for assessing preferences and to examine their indirect impact (mediated by treatment processes) on outcomes in future preference trials to validly identify their benefits.
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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 | 0,013 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».