Perspectives of family physician educators on shared decision making in preventive health care: A Qualitative Descriptive Inquiry
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore the views of family physician (FP) educators on shared decision making (SDM). METHODS: Qualitative descriptive study. Individual interviews were recorded with FPs in active practice who were also educators of Family Medicine residents. Data were analyzed following the phases of practical thematic analysis. RESULTS: 15 practicing FP educators in a clinic setting were interviewed; nine female and six male FPs with practice experience averaging 19 years. We identified five themes, which we then grouped in two major categories: (i) Conceptual ideas about SDM and (ii) Challenges in putting SDM into practice. In the conceptual idea category: (1) Participants held different understandings of SDM and did not have consensus about when SDM should be achieved in clinical practice (difficulty conceptualizing what SDM is, understanding of SDM changes over time, SDM requires clinical equipoise). (2) Participants identified why SDM is important (patient-centred care). Themes in the putting SDM into practice category (ii) were: (3) When to engage in SDM is influenced by multiple factors (system factors, research-based evidence) as well as (4) patient factors (social or contextual factors, discordance or misalignment between doctor and patient on a specific decision, patient safety). (5) Resources and strategies are needed to put SDM into action. CONCLUSION: An inconsistent understanding of SDM among FP educators, as well as several other challenges, helps explain why SDM has been difficult to implement in practice. PRACTICE IMPLICATIONS: Physician educators will appreciate how this study unveils challenges to enhancing resident training for the use of SDM in primary care.
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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 | 0,019 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».