Designing and evaluating an interprofessional shared decision-making and goal-setting decision aid for patients with diabetes in clinical care - systematic decision aid development and study protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Care of patients with diabetes often occurs in the context of other chronic illness. Competing disease priorities and competing patient-physician priorities present challenges in the provision of care for the complex patient. Guideline implementation interventions to date do not acknowledge these intricacies of clinical practice. As a result, patients and providers are left overwhelmed and paralyzed by the sheer volume of recommendations and tasks. An individualized approach to the patient with diabetes and multiple comorbid conditions using shared decision-making (SDM) and goal setting has been advocated as a patient-centred approach that may facilitate prioritization of treatment options. Furthermore, incorporating interprofessional integration into practice may overcome barriers to implementation. However, these strategies have not been taken up extensively in clinical practice. OBJECTIVES: To systematically develop and test an interprofessional SDM and goal-setting toolkit for patients with diabetes and other chronic diseases, following the Knowledge to Action framework. METHODS: 1. Feasibility study: Individual interviews with primary care physicians, nurses, dietitians, pharmacists, and patients with diabetes will be conducted, exploring their experiences with shared decision-making and priority-setting, including facilitators and barriers, the relevance of a decision aid and toolkit for priority-setting, and how best to integrate it into practice.2. Toolkit development: Based on this data, an evidence-based multi-component SDM toolkit will be developed. The toolkit will be reviewed by content experts (primary care, endocrinology, geriatricians, nurses, dietitians, pharmacists, patients) for accuracy and comprehensiveness.3. Heuristic evaluation: A human factors engineer will review the toolkit and identify, list and categorize usability issues by severity.4. Usability testing: This will be done using cognitive task analysis.5. Iterative refinement: Throughout the development process, the toolkit will be refined through several iterative cycles of feedback and redesign. DISCUSSION: Interprofessional shared decision-making regarding priority-setting with the use of a decision aid toolkit may help prioritize care of individuals with multiple comorbid conditions. Adhering to principles of user-centered design, we will develop and refine a toolkit to assess the feasibility of this approach.
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 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 | 0,139 | 0,153 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 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 ».