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Enregistrement W1446679162 · doi:10.3233/zmp-2006-15_2_05

Partizipative Entscheidungsfindung in der kardiovaskulären Risikoprävention: Ergebnisse der Pilotstudie von ARRIBA-Herz, einer konsultationsbezogenen Entscheidungshilfe für die allgemeinmedizinische Praxis

2006· article· en· W1446679162 sur OpenAlexaboutno aff
Tanja Krones, Heidi Keller, Andreas Sönnichsen, Eva Maria Sadowski, Erika Baum, Norbert Donner‐Banzhoff

Notice bibliographique

RevueZeitschrift für Medizinische Psychologie · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: Several measures to prevent cardiovascular diseases are well known. Although personal preferences are of crucial importance while evaluating the course of action best to be taken, complex decision aids for cardio-vascular prevention are rarely developed and validated. Methods: A transactional decision aid (named ARRIBA-Herz) for the counseling situation in regard to cardiovascular preventive measures was therefore developed. To include the most useful instruments in the patient questionnaire of our cluster randomized trial to evaluate the decision aid, we piloted the questionnaire with 155 patients after being counseled in regard to prevention of cardiovascular diseases and other decisions, and 56 patients after a consultation in which the decision aid was applied. Results: The Man Son Hing scale, developed in Canada and the US, and the PEF-FB scale, currently being validated in Germany were the most useful instruments to evaluate shared decision making in our study. Conclusion: The piloting of ARRIBA-Herz gives some evidence, that its implementation leads to higher patient satisfaction with the decision making process and the decision in regard to cardiovascular preventive measures. This conclusion however has to be drawn very carefully, since the comparison group was heterogeneous and was recruited shortly before the intervention group. Some results of the piloting might contribute to further developing the theoretical framework of the shared decision making process.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,250
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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