032 Shared decision-making in patients with chronic conditions among the French e-cohort compare: an online cross-sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
Patients living with chronic conditions face many decision-making challenges during their lifetime with their disease. We aimed to assess the level of Shared Decision-Making (SDM) perceived by patients with chronic conditions in France. A cross-sectional survey was conducted in ComPaRe, a nationwide e-cohort of adult patients with chronic conditions. Data were weighted to represent patients with at least one chronic condition in France. We asked participants how they perceived the level of SDM for the most important health decision taken in the past 12 months by using the French version of the 9-item Shared Decision- Making Questionnaire (SDM-Q-9), ranging from 0 to 100. We described the level of SDM and studied factors associated with. From April 6 to May 18, 2023, 2097 participants answered the survey (73.0% were female, median (IQR) age was 51 (38–61) and 71.0% had a high education level. The mean (+/-SD) SDM-Q-9 score was 63 ± 27 with the highest score for decisions regarding cancer (72+/-25) and, the lowest for dermatological conditions, (60+/-27). Mean SDM-Q-9 was also higher among men (73+/-27) than women (62 +/- 27) were. Disparities also emerged regarding the type of decision, with higher SDM-Q- 9 levels for decisions regarding surgery (71+/-25) compared to drug related decisions (60+/-28). Multivariable analysis retrieved that being male, employed, having cancer, a high level of health literacy, perceiving lower treatment burden and taking decisions about surgery were associated with higher SDM-Q-9 level. French patients with chronic diseases perceived a high level of SDM but we identified disparities in SDM level depending on gender, chronic disease or type of decision. It is the first nationwide population-based survey to evaluate the level of SDM among patients with chronic diseases.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».