Decision aids: are they worth it? A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The field of consumer decision support interventions has grown rapidly in the last 20 years, particularly since the increased formalization of evidence-based decision-making in health care. However, little is known as yet about the effect these decision aids have on relevant outcomes. To identify outcomes influenced by consumer decision aids (CDAs) and the particular effects of CDAs on those outcomes. METHOD: Published reports of randomized controlled trials and other designs in English identified from searches of Medline, Cancerlit, CINAHL, PsycINFO, Social Science Abstracts, the Cochrane Library and Current Contents, and from ancestry searches, hand searches and consultation with key informants. Studies were included if consumers were the decision-makers, decisions were real and not hypothetical, the intervention met a strict definition of a CDA and decisions involved treatment or screening. Data on setting, subjects, decision types, decision aid features and outcomes were extracted. The validity of each study included was evaluated by two team members. Summative ratings were calculated and categorized as high, medium and low. RESULTS: Over 500 titles were initially assessed; 96 study reports were obtained and screened for inclusion. Twenty-two reports representing 20 studies met the inclusion criteria. Eight studies with a low rating were excluded. Results were synthesized from the remaining 12 studies. Published studies of CDAs are increasing although still few in number. Outcomes such as knowledge and decision-making processes are influenced by CDAs but effects on treatment preferences, the actual decision or other outcomes have yet to be clearly established. CONCLUSIONS: Improved outcomes result from the use of CDA in some categories of outcome but insufficient evidence exists yet to support improved outcomes in all categories or to evaluate whether, given the considerable costs of many CDAs, funding for extensive ongoing development and testing can be sustained.
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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 | 0,026 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,011 |
| 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 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 ».