150 Uncertainty communication in caregivers of children with neuromuscular scoliosis: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Introduction</h3> Surgical treatment is the only definitive treatment to halt the progression of neuromuscular scoliosis (NMS) but is associated with complication rates of 17–40%. Caregivers experience considerable uncertainty during decision-making. This study aims to identify topics for which uncertainty is a concern to caregivers and how caregivers interpret that uncertainty. <h3>Methods</h3> From two quaternary children’s hospitals, we recruited English- and Spanish-speaking adult caregivers of children aged 8–21 years with NMS who had previously decided whether to treat their child’s NMS with surgery. Caregivers completed an audio-recorded 45–60 minute semi-structured interview about uncertainty related to NMS treatment decisions. Two independent coders used thematic analysis of interview transcripts to inductively generate themes and serial coding reviews to generate agreement. Team meetings synthesized final themes. Subsequently, themes were categorized into an existing taxonomy of sources of uncertainty: probability, ambiguity, and complexity.<sup>1</sup> <h3>Results</h3> From n=45 interviews, we identified six topical areas of uncertainty: right time for surgery, rate of NMS progression, benefits and risks of surgery, risks of non-surgical management, and effects of underlying comorbidities (see table 1 for quotes). The effects of comorbidities was the most commonly mentioned uncertainty, and the only uncertainty for which caregivers served as the information source rather than providers. Except for treatment risks and benefits, caregivers interpreted most uncertainty as arising from ambiguity or complexity. <h3>Discussion</h3> Clinical encounters should better address how underlying comorbidities affect the risks and benefits of NMS treatment options. <h3>Conclusion</h3> Successful strategies to communicate uncertainties from ambiguity and complexity are needed to address this issue. <h3>Reference</h3> Han PJK, Klein WMP, Arora NK. <i>Med Decis Making.</i> 2011;<b>311</b>(6):828–838.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».