Exploiting order effects to improve the quality of decisions
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the effect of ordering information in a patient decision aid (PtDA) about treatments for obstructive sleep apnea (OSA). METHODS: We recruited 643 individuals to imagine that they had been diagnosed with OSA and to choose between treatment options. A value clarification exercise was used to determine which attributes of treatment mattered most to each individual. Before deciding on their preferred treatment option, we randomly assigned participants to view information with attributes in: a pre-specified order (Group 1), order of what mattered most last (Group 2), and first (Group 3). RESULTS: Of the 510 participants who provided usable results, viewing information that mattered most first was associated with choosing the treatment option most concordant with their informed values. The order effect was most pronounced in younger individuals. CONCLUSIONS: In this study of hypothetical patients, order effects were found to improve the information patients focussed on, potentially improving the quality of their decisions. PRACTICE IMPLICATIONS: The order of information presented in a PtDA can inadvertently influence patients' choices. By tailoring information order for each patient, developers cannot only overcome this dilemma, but also make it simpler for patients to choose the option that is best for them.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 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 ».