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Enregistrement W1510867503 · doi:10.1186/s12911-015-0168-0

Exploring the relationship between patients’ information preference style and knowledge acquisition process in a computerized patient decision aid randomized controlled trial

2015· article· en· W1510867503 sur OpenAlexafffund
Anna M. Sawka, Sharon E. Straus, Gary Rodin, Richard Tsang, James D. Brierley, Lorne Rotstein, Phillip Segal, Amiram Gafni, Shereen Ezzat, David P. Goldstein

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Informatics and Decision Making · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensMcMaster UniversityPrincess Margaret Cancer CentreToronto General HospitalUniversity Health NetworkUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchOntario Ministry of Health and Long-Term CareCancer Care Ontario
Mots-clésRandomized controlled trialPreferencePopulationMedicinePatient participationPsychologyMEDLINEInternal medicineStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: We have shown in a randomized controlled trial that a computerized patient decision aid (P-DA) improves medical knowledge and reduces decisional conflict, in early stage papillary thyroid cancer patients considering adjuvant radioactive iodine treatment. Our objectives were to examine the relationship between participants' baseline information preference style and the following: 1) quantity of detailed information obtained within the P-DA, and 2) medical knowledge. METHODS: We randomized participants to exposure to a one-time viewing of a computerized P-DA (with usual care) or usual care alone. In pre-planned secondary analyses, we examined the relationship between information preference style (Miller Behavioural Style Scale, including respective monitoring [information seeking preference] and blunting [information avoidance preference] subscale scores) and the following: 1) the quantity of detailed information obtained from the P-DA (number of supplemental information clicks), and 2) medical knowledge. Spearman correlation values were calculated to quantify relationships, in the entire study population and respective study arms. RESULTS: In the 37 P-DA users, high monitoring information preference was moderately positively correlated with higher frequency of detailed information acquisition in the P-DA (r = 0.414, p = 0.011). The monitoring subscale score weakly correlated with increased medical knowledge in the entire study population (r = 0.268, p = 0.021, N = 74), but not in the respective study arms. There were no significant associations with the blunting subscale score. CONCLUSIONS: Individual variability in information preferences may affect the process of information acquisition from computerized P-DA's. More research is needed to understand how individual information preferences may impact medical knowledge acquisition and decision-making.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Essai randomisélow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Essai randomisélow
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,190
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,418
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,026 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

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

Citations12
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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