Does Introducing Imprecision around Probabilities for Benefit and Harm Influence the Way People Value Treatments?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Imprecision in estimates of benefits and harms around treatment choices is rarely described to patients. Variation in sampling error between treatment alternatives (e.g., treatments have similar average risks, but one treatment has a larger confidence interval) can result in patients failing to choose the option that is best for them. The aim of this study is to use a discrete choice experiment to describe how 2 methods for conveying imprecision in risk influence people's treatment decisions. METHODS: We randomized a representative sample of the Canadian general population to 1 of 3 surveys that sought choices between hypothetical treatments for rheumatoid arthritis based on different levels of 7 attributes: route and frequency of administration, chance of benefit, serious and minor side effects and life expectancy, and imprecision in benefit and side-effect estimates. The surveys differed in the way imprecision was described: 1) no imprecision, 2) quantitative description based on a range with a visual graphic, and 3) qualitative description simply describing the confidence in the evidence. RESULTS: The analyzed data were from 2663 respondents. Results suggested that more people understood imprecision when it was described qualitatively (88%) versus quantitatively (68%). Respondents who appeared to understand imprecision descriptions placed high value on increased precision regarding the actual benefits and harms of treatment, equivalent to the value placed on the information about the probability of serious side effects. Both qualitative and quantitative methods led to small but significant increases in decision uncertainty for choosing any treatment. Limitations included some issues in defining understanding of imprecision and the use of an internet survey of panel members. CONCLUSIONS: These findings provide insight into how conveying imprecision information influences patient treatment choices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».