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Enregistrement W2037394322 · doi:10.1186/1472-6947-13-s2-s2

A systematic development process for patient decision aids

2013· review· en· W2037394322 sur OpenAlexaff
Angela Coulter, Diana Stilwell, Jennifer Kryworuchko, Patricia Dolan Mullen, Chirk Jenn Ng, Trudy van der Weijden

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Informatics and Decision Making · 2013
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChecklistDecision aidsProcess (computing)DocumentationComputer scienceHealth informaticsMedicineRelevance (law)Process managementScope (computer science)Quality (philosophy)Management scienceMedical physicsPsychologyNursingAlternative medicineEngineeringPathologyPublic health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The original version of the International Patient Decision Aid Standards (IPDAS) recommended that patient decision aids (PtDAs) should be carefully developed, user-tested and open to scrutiny, with a well-documented and systematically applied development process. We carried out a review to check the relevance and scope of this quality dimension and, if necessary, to update it. METHODS: Our review drew on three sources: a) published papers describing PtDAs evaluated in randomised controlled trials and included in the most recent Cochrane Collaboration review; b) linked papers cited in the trial reports that described how the PtDAs had been developed; and c) papers and web reports outlining the development process used by organisations experienced in developing multiple PtDAs. We then developed an extended model of the development process indicating the various steps on which documentation is required, as well as a checklist to assess the frequency with which each of the elements was publicly reported. RESULTS: Key features common to all patient decision aid (PtDA) development processes include: scoping and design; development of a prototype; 'alpha' testing with patients and clinicians in an iterative process; 'beta' testing in 'real life' conditions (field tests); and production of a final version for use and/or further evaluation. Only about half of the published reports on the development of PtDAs that we reviewed appear to have been field tested with patients, and even fewer had been reviewed or tested by clinicians not involved in the development process. Very few described a distribution strategy, and surprisingly few (17%) described a method for reviewing and synthesizing the clinical evidence. We describe a model development process that includes all the original elements of the original IPDAS criterion, expanded to include consideration of format and distribution plans as well as prototype development. CONCLUSIONS: The case for including each of the elements outlined in our model development process is pragmatic rather than evidence-based. Optimal methods for ensuring that each stage of the process is carried out effectively require further development and testing.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,707
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,729
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,707
Score d'incertitude au seuil0,361

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,7070,729
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,015
Bibliométrie0,0490,034
Études des sciences et des technologies0,0090,012
Communication savante0,0200,024
Science ouverte0,0130,026
Intégrité de la recherche0,0080,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,007

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.

Tête enseignante Opus0,359
Tête enseignante GPT0,520
Écart entre enseignants0,162 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations658
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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