Participation in medical decision-making: attitudes of Italians with multiple sclerosis.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient involvement in decisions regarding their care has been advocated, but preferences have not been adequately canvassed, particularly in people with multiple sclerosis (MS). OBJECTIVES: To cross-culturally adapt and validate the Italian version of the Control Preference Scale (CPS) subsequently used to assess preferences of people with MS. METHODS: Translation-adaptation into Italian of CPS from the original Canadian English followed by administration in 140 people with MS from five Italian centers (with re-administration in 35) and semi-structured interview. RESULTS: Cross-cultural adaptation of CPS was successful. The 140 people with MS, who varied in clinical and general characteristics, considered the CPS clear and acceptable. Test-retest reliability was moderate (weighted Kappa 0.65; p<0.001). A collaborative role was preferred (61%), followed by passive (33%) and active (6%) roles. Education (odds ratio [OR] 2.43, 95% confidence limits [CI] 1.05-5.66) and length of follow-up at referral center (OR 0.36, 95% CI 0.14-0.92) were associated with choice of an active/collaborative role in the logistic model. CONCLUSIONS: The Italian CPS was well accepted by our MS population. Our data indicate that a high proportion of Italians with MS prefer a more passive role and this should be considered during the clinical encounter.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».