Racial and Ethnic Differences in Shared Decision Making Among Patients With Hypertension: Results From the RICH LIFE Project
Notice bibliographique
Résumé
Background Racial and ethnic disparities in hypertension care persist. Shared decision making (SDM) is promoted in hypertension guidelines. However, evidence is lacking on how race, ethnicity, and SDM relate, and the effect of SDM on hypertension control in diverse groups. We aimed to explore the relationships among SDM, blood pressure (BP), race and ethnicity, and other decision‐making factors in patients with hypertension. Methods and Results Longitudinal analysis of data from the RICH LIFE (Reducing Inequities in Care of Hypertension: Lifestyle Improvement for Everyone) project's participants (n=1426) with uncontrolled hypertension was performed using descriptive statistics, linear regression, and generalized estimating equations. Participants were middle‐aged (mean age 60±11.6 years), predominantly women (59.4%, 847), non‐Latino Black (59%, 844), and high school graduates or below (65%, 931). The mean SDM score was 7.2±2.6 out of 9, and the mean baseline systolic and diastolic BP were 152.2±12.0 and 85.3±12.1 mm Hg. Non‐Latino Black people had 0.14 points higher mean SDM score ( P <0.001) than non‐Latino White people. Systolic BP reduction over 12 months was greater with a higher SDM mean score (β=−0.42, P =0.035). Baseline characteristics associated with SDM included more than high school education (β=−0.08, P =0.045), hypertension knowledge (β=−0.05, P =0.046), considering taking BP medication as very important (β=0.06, P =0.022), and patient activation (β=0.09, P =0.001). Conclusions There was greater BP reduction for patients with higher SDM score at follow‐up, and associations between SDM and race and ethnicity, education, hypertension knowledge and attitude, and patient activation. Future research should further explore SDM differences among racial and ethnic groups to better align hypertension care with patients' needs.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».