Cultural impacts on shared decision-making: A cross-European study of psychiatrist preferences in 38 countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Shared decision-making (SDM) is a collaborative process between clinicians and service users to select treatment, guided by evidence and service user preferences. SDM has clinical, economic, and ethical benefits compared to clinician-led decision-making; yet, implementation remains challenging. An important knowledge gap is the influence of culture on implementation. Cultural impacts on service user decision-making preferences have been documented, but little is known about how culture impacts clinician preferences. This study examined associations between country-level cultural characteristics and decision-making preferences of psychiatrists in routine care settings across Europe. METHODS: We analysed data from 751 psychiatrists and trainees in 38 European countries, who completed the Clinical Decision-Making Style-Staff (CDMS-S) scale. Country-level Hofstede cultural dimensions were linked to CDMS-S scores using univariate and multivariate regression models. Mixed-effects models were used to account for country-level clustering and controlling for professional and economic variables. RESULTS: In univariate analyses, all six dimensions were associated with SDM preferences. However, only three remained significant in mixed-effects models. Higher levels of Indulgence and Individualism were associated with stronger preferences for SDM, while higher Power Distance was associated with more clinician-led decision-making. These associations did not remain significant in fully adjusted multivariate models, suggesting professional and systematic factors mediate cultural influences. CONCLUSIONS: Indulgence, Individualism, and Power Distance are associated with psychiatrists' decision-making preferences across Europe. Culturally sensitive SDM interventions should address not only clinician attitudes but also healthcare structures and patient expectations. Findings offer an empirical foundation for tailoring SDM training and policy to diverse cultural contexts within European psychiatry.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».