THE ECOLOGY OF CLINICAL DECISION MAKING: PHYSICIANS’ PERCEPTIONS OF FACTORS THAT INFLUENCE CLINICAL PRACTICE DECISIONS AND IMPLICATIONS FOR PROVIDING HIGH-VALUE CARE
Notice bibliographique
Résumé
Despite substantial healthcare costs, patient outcomes are sub-optimal in the United States and Canada compared to other countries that spend proportionally less on healthcare. This has led to recognition of the need to improve healthcare value, utilization of tools including clinical practice guidelines and development of initiatives such as the Choosing Wisely Campaign to achieve this goal. In spite of the intuitive appeal of these interventions designed to increase physician awareness of evidence and empower patients to engage in shared decision-making, they have had limited success in changing practice and physician prescribing behaviours. Using a mixed-methods approach, this thesis represents a purposeful attempt to understand the failure of existing approaches through an examination of the factors that influence clinical decision making. Specifically, the thesis integrates quantitative and qualitative methodologies to develop a deeper understanding of clinical decision-making. Consisting of a clinical vignette based survey, the quantitative study explores decision-making in four specific commonly encountered case contexts. After choosing the preferred management option, participants rated the influence of different factors on their decisions. Follow-up questions explored knowledge, attitudes and practices regarding incorporating cost considerations into decision-making. The results of the study were explored further in the qualitative component of the mixed study. The results indicate that clinical decision-making is influenced by an interrelated set of socioecological factors with evidence and clinical practice guidelines playing a secondary role. Because lack of knowledge is not a major factor in guideline discordant care, strategies to improve knowledge will have minimal effect in improving care. The qualitative study included an inquiry into the need for teaching and learning on the topic of cost and cost-effectiveness and sought input from physicians working in diverse settings on methods and topics that need to be included in medical education. The contributions of this thesis include a deeper understanding of the factors that influence clinical decision-making and suggestions for enhancing medical education.
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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 | 0,027 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,014 |
| Communication savante | 0,011 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».