Understanding coronary artery disease patients’ decisions regarding the use of chelation therapy for coronary artery disease: Descriptive decision modeling
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A considerable number of patients receive chelation therapy to treat their coronary artery disease. However, there is no current empirical evidence to support its use. AIM: To better understand patient's decision-making processes regarding the use of chelation therapy as a treatment for coronary artery disease. METHODS: Based on qualitative interviews with 32 coronary artery disease patients, a taxonomy of decision-related issues, hierarchical decision-model, and survey based on the model were developed. The model was then pilot tested with another group of 30 patients and revised accordingly. The final model was tested with another group of 167 patients (27 current users, 72 previous users, and 68 never users of chelation therapy). The primary examination of the model was to determine the degree to which it successfully identified people who fell within each behavioral group. This was done by dividing the total number of successes by the total number of cases on all paths (or questions in the questionnaire). RESULTS: The most important elements in the decision to use or not use chelation therapy were: previous experience with or learning about chelation therapy, openness to alternative treatments, satisfaction with current level of (traditional) care, physician opinion regarding chelation therapy, costs associated with chelation therapy, perceived access to chelation therapy provider, current state of health (good or bad), and wanting to do 'all one can' for heart health. When tested, the ability of the model to predict the appropriate outcome was nearly 93%. The most salient junctures in the model that led participants to different behavioral outcomes were: considering using non-traditional treatments; perceptions regarding potential risks and benefits; cost; and believing that using chelation therapy was 'doing all that they can' to help their heart health. CONCLUSIONS: Descriptive decision-modeling is a useful method to depict cardiac patients' decision-making concerning the use of chelation therapy. It can also assist healthcare providers and policy makers in directing interventions and policy aimed at enhancing the use of evidence-based therapies for cardiac patients.
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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 | 0,008 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».