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Enregistrement W1764180140 · doi:10.1111/j.1369-7625.2006.00420.x

A systematic review of information in decision aids

2006· review· en· W1764180140 sur OpenAlexaff
Deb Feldman‐Stewart, Sarah Brennenstuhl, Kathryn McIssac, Joan Austoker, Agathe Charvet, Paul Hewitson, Karen Sepucha, Timothy J. Whelan

Notice bibliographique

RevueHealth Expectations · 2006
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensMcMaster UniversityJuravinski Cancer CentreQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFalse positive paradoxDecision aidsInclusion (mineral)MedicineCitationMEDLINEThe InternetFamily medicineAlternative medicineComputer sciencePsychologyArtificial intelligenceWorld Wide WebSocial psychologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: We completed a systematic review of information reported as included in decision aids (DAs) for adult patients, to determine if it is complete, balanced and accurate. SEARCH STRATEGY: DAs were identified using the Cochrane Database of DAs and searches of four electronic databases using the terms: 'decision aid'; shared decision making' and 'patients'; 'multimedia or leaflets or pamphlets or videos and patients and decision making'. Additionally, publications reporting DA development and actual DAs that were reported as publicly available on the Internet were consulted. Publications were included up to May 2006. DATA EXTRACTION: Data were extracted on the following variables: external groups consulted in development of the DA, type of study used, categories of information, inclusion of probabilities, use of citation lists and inclusion of patient experiences. MAIN RESULTS: 68 treatment DAs and 30 screening DAs were identified. 17% of treatment DAs and 47% of screening DAs did not report any external consultation and, of those that did, DA producers tended to rely more heavily on medical experts than on patients' guidance. Content evaluations showed that (i) treatment DAs frequently omit describing the procedure(s) involved in treatment options and (ii) screening DAs frequently focus on false positives but not false negatives. About 1/2 treatment DAs reported probabilities with a greater emphasis on potential benefits than harms. Similarly, screening DAs were more likely to provide false-positive than false-negative rates. CONCLUSIONS: The review led us to be concerned about completeness, balance and accuracy of information included in DAs.

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)0,051
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,237
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,271

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0510,237
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,010
Bibliométrie0,0260,026
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0060,008
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,235
Tête enseignante GPT0,519
Écart entre enseignants0,285 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations106
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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