Development and Validation of a Personalized, Web-Based Decision Aid for Lung Cancer Screening Using Mixed Methods: A Study Protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The National Lung Screening Trial demonstrated that low-dose computed tomography (LDCT) screening could be an effective way to reduce lung cancer mortality. Informed decision-making in the context of lung cancer screening requires that potential screening subjects accurately recognize their own lung cancer risk, as well as the harms and benefits associated with screening, while taking into account their personal values and preferences. OBJECTIVE: Our objective is to develop a Web-based decision aid in accordance with the qualifying and certification criteria in the International Patient Decision Aid Standards instrument version 4.0 that will assist patients in making informed decisions with regard to lung cancer screening. METHODS: In "alpha" testing, a prototype of the decision aid was tested for usability with 10 potential screening participants in focus groups. Feedback was also sought from public health and health risk communication experts external to the study. Following that, improvements to the prototype were made accordingly, and "beta" testing was done in the form of a quasi-experimental design-a before-after study-with a group of 60 participants. Outcomes tested were knowledge, risk perception of lung cancer and lung cancer screening, decisional conflict, and acceptability of the decision aid as determined by means of a self-administered electronic survey. Focus groups of a subsample of survey participants will be conducted to gain further insight into usability issues. RESULTS: Alpha testing is completed. Beta testing is currently being carried out. As of 2014 December 7, 60 participants had completed the before-after study. We expect to have results by 2015 January 31. Qualitative data collection and analysis are expected to be completed by 2015 May 31. CONCLUSIONS: We hypothesize that this Web-based, interactive decision aid containing personalized, graphical, and contextual information on the benefits and harms of LDCT screening will increase knowledge, reduce decisional conflict, and improve concordance between patient preferences and the current US Preventive Services Task Force's screening guidelines.
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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 | 0,077 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,005 |
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 ».