A systematic review of information in decision aids
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
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 découle