Determining the Impact of Informed Choice
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Rucker 2-stage randomized trial (RCT) design and method allows treatment, preference, and selection effects to be estimated separately in clinical trials. OBJECTIVE: To understand the effect of patient choice on patient outcomes, the authors applied the Rucker design and analysis method. DESIGN: They used data from a trial of management strategies for women with atypical cells of undetermined significance (ASCUS) detected at routine cervical screening, in which informed choice using a decision aid was compared to no choice. SETTING: Women's health clinics across Australia. PATIENTS: Women aged 18 to 70 years (n = 314) with ASCUS. INTERVENTION: Women were randomized to either an informed choice of human papillomavirus (HPV) triage testing or repeat Pap testing or to no choice with random allocation to management by either option. MEASUREMENTS: Health-related quality of life (SF36) and satisfaction were measured over the course of management and up to 1 year after triage. RESULTS: Using the Rucker analysis, patients who received their choice had higher quality of life scores than those who did not choose (SF36 MCS, 6% higher, 6.0; 95% confidence interval: -0.6 to 12.9; P = 0.07; effect size 0.61 [moderate]). In contrast, the traditional RCT analysis suggested there was little difference in quality of life between the choice and no-choice trial arms. LIMITATIONS: The Rucker method assumes that the declared preferences for treatment in the choice arm are representative of the preferences that would have been observed in the no-choice arms if choice was available. CONCLUSIONS: The Rucker method should be used to estimate treatment, preference, and selection effects in randomized trials, as it adds to our understanding of the effect of choice on patient outcomes.
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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 | 0,006 | 0,396 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».