Abstract P116: Differences In Shared Decision Making Among Patients With Hypertension
Notice bibliographique
Résumé
Background: Shared decision-making (SDM) is sanctioned by US legislation and promoted by hypertension guidelines. However, evidence is scarce for ethnically diverse groups. We aimed to examine the relationships between SDM, blood pressure, self-identified race/ethnicity, and baseline characteristics among patients with hypertension. Methods and results: Secondary data analysis of a pragmatic clinical trial with individuals with uncontrolled hypertension using linear regression and generalized estimating equations. Participants (n=1426) were predominantly middle-aged (mean 60 years ± 11.6), female (59.4%, 847), non-Latino Black people (59%, 844), and high school graduates or below (65%, 931). SDM was averaged at 7.2 (±2.6) out of 9, SBP at 152.2 (±12.0), and DBP at 85.3 (±12.1) mmHg. We found a greater reduction in SBP over time with higher SDM mean score (B -0.44, p 0.032). Positive association was found between SDM and patient activation (B 0.01, p=0.001), considering taking blood pressure medication as very important (B 0.56, p=0.022), and patients’ self-reported race/ethnicity. Non-Latino Black people had 0.74 points higher mean SDM score (p<0.001) than Non-Latino White people. On the contrary, the association was negative for knowing that high blood pressure is the same as hypertension (B -0.35, p 0.046), and education. Those with more than high school education had lower mean SDM (B -0.44, p 0.045). Conclusions: Future research should further explore SDM differences among racial/ethnic groups to better align care with needs of patients with hypertension. Our results offer actionable information to enhance clinical practice and policy development.
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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 | 0,005 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».