051 Can We Automatically Produce Generic Decision Aids for the Clinical Encounter Directly from GRADE Guideline Recommendations? Experience from the Share-It Project
Notice bibliographique
Résumé
Background Although decision aids (DA) can help to communicate evidence to patients, their production is time consuming, often not based on the best available evidence or rapidly outdated. Linking trustworthy guidelines and DA for shared-decision making could both overcome these limitations and enhance guideline dissemination. Objectives To test the feasibility of automatically translating any recommendations from GRADE guidelines into generic and interactive DA accessible on tablet computers for clinicians and their patients in the clinical encounter. Methods As part of the DECIDE project, we developed a framework for translating components of GRADE into DA, following the International Patient Decision Aid Standards. Using a recently published guideline, we implemented that framework in our MAGIC (Making Grade the Irresistible Choice) application – a prototype electronic guideline tool and publication platform that can automatically display recommendations in multilayered presentation formats. Results Our prototype was able to automatically translate a large number of GRADE recommendations and their supporting evidence into electronic and interactive DA. Preliminary results of user-testing in real patient-clinician interactions suggest that these DA can be used at the point of care to discuss estimates of treatment effects for patient relevant outcomes, confidence in estimates, burden of treatment, and cost issues. Discussion This study provides a proof-of-concept that components of GRADE recommendations can be interactively displayed in generic tools for interactive shared-decision making in a wide range of treatment alternatives. Implications for Guideline Developers/Users Our electronic DA offer promising opportunities to disseminate guidelines at the point of care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,023 | 0,124 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,009 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».