Determinants of treatment decisions in advanced dementia: a protocol for a cross-cultural mixed-methods study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Values and preferences are key determinants of optimal care, and variability in patient values and preferences often dictates differences in patient management. Clinicians' views of patients' values and preferences may differ across cultural aspects and stage of training, but the extent to which this is the case remains uncertain. One key value and preference issue is the trade-off between quantity and quality of life, and this issue is particularly prominent among patients with dementia. We therefore propose to investigate the extent to which physicians' perceptions of optimal management for patients living with advanced dementia may differ due to cross-cultural factors and stage of medical training. METHODS AND ANALYSIS: We will conduct a sequential explanatory mixed-methods study (QUAN → qual). First, we will administer paper-based or electronic surveys during educational sessions, conferences and rounds to medical students, residents and physicians in ten countries, either in person or online. Following that, a qualitative inquiry, guided by the findings of the quantitative study and the principles of the interpretive description design, will inform an in-depth exploration of the predictive factors identified in the quantitative data analysis. ETHICS AND DISSEMINATION: The Hamilton Integrated Research Ethics Board at McMaster University has approved this study (approval number 2024-17651). We will disseminate our findings in peer-reviewed publications and present results at conferences as oral and poster presentations.
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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 | 0,121 | 0,092 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,083 | 0,015 |
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 ».