Notice bibliographique
Résumé
In healthcare, 'shared decision making' (SDM) refers to when both the patient and clinician collaborate to determine the best course of care or treatment. Despite its growing importance, SDM isn't consistently practiced. Doctors play a key role in its application, leading this thesis to explore how to effectively teach SDM to young doctors and examine the factors influencing its adoption in practice, such as doctor culture, personal beliefs, cognitive processes, and contextual factors. The research reveals that most SDM training programs in healthcare fall short in providing effective learning experiences, lacking experiential learning and opportunities for reflective practice. Even when doctors receive patient feedback, it does not always translate into improved decision-making, often due to insufficient mentor guidance. Additionally, doctors' culture, emphasizing medical evidence and autonomy in decision-making, affects their approach to SDM. Challenges arise when care becomes complex, leading to inconsistencies between traditional practices and collaborative decision-making. Despite efforts to empower patients, doctors often still make decisions on their behalf. Effective SDM requires active doctor involvement to tailor care to each patient's unique needs, yet doctors may struggle in this regard. Initiatives to enhance SDM must recognize its complexity and leverage insights from other disciplines to support professional learning and change. The study employed various research methods, including a systematic review of SDM training initiatives, interviews with healthcare providers, patient questionnaires, and an anthropological study exploring doctor culture's impact on SDM. Research findings are qualitatively analyzed, drawing on diverse social science theories.
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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 | 0,067 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,073 |
| Communication savante | 0,020 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».