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Enregistrement W2090075299 · doi:10.2217/cer.13.91

The vexing problem of defining the meaning, role and measurement of values in treatment decision-making

2014· review· en· W2090075299 sur OpenAlexaff
Cathy Charles, Amiram Gafni

Notice bibliographique

RevueJournal of Comparative Effectiveness Research · 2014
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeaning (existential)Value (mathematics)MedicineProcess (computing)ReductionismManagement scienceEpistemologyPsychologyComputer sciencePsychotherapistEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two international movements, evidence-based medicine (EBM) and shared decision-making (SDM) have grappled for some time with issues related to defining the meaning, role and measurement of values/preferences in their respective models of treatment decision-making. In this article, we identify and describe unresolved problems in the way that each movement addresses these issues. The starting point for this discussion is that at least two essential ingredients are needed for treatment decision-making: research information about treatment options and their potential benefits and risks; and the values/preferences of participants in the decision-making process. Both the EBM and SDM movements have encountered difficulties in defining the meaning, role and measurement of values/preferences in treatment decision-making. In the EBM model of practice, there is no clear and consistent definition of patient values/preferences and no guidance is provided on how to integrate these into an EBM model of practice. Methods advocated to measure patient values are also problematic. Within the SDM movement, patient values/preferences tend to be defined and measured in a restrictive and reductionist way as patient preferences for treatment options or attributes of options, while broader underlying value structures are ignored. In both models of practice, the meaning and expected role of physician values in decision-making are unclear. Values clarification exercises embedded in patient decision aids are suggested by SDM advocates to identify and communicate patient values/preferences for different treatment outcomes. Such exercises have the potential to impose a particular decision-making theory and/or process onto patients, which can change the way they think about and process information, potentially impeding them from making decisions that are consistent with their true values. The tasks of clarifying the meaning, role and measurement of values/preferences in treatment decision-making models such as EBM and SDM, and determining whose values ought to count are complex and difficult tasks that will not be resolved quickly. Additional conceptual thinking and research are needed to explore and clarify these issues. To date, the values component of these models remains elusive and underdeveloped.

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)0,293
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,341
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,293
Score d'incertitude au seuil0,872

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2930,341
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,002
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0090,134
Communication savante0,0230,053
Science ouverte0,0080,024
Intégrité de la recherche0,0170,048
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,526
Tête enseignante GPT0,602
Écart entre enseignants0,076 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations41
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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