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Enregistrement W2101378704 · doi:10.1186/s13063-015-0797-8

Impact of an interprofessional shared decision-making and goal-setting decision aid for patients with diabetes on decisional conflict – study protocol for a randomized controlled trial

2015· article· en· W2101378704 sur OpenAlexafffund
Catherine Yu, Noah Ivers, Dawn Stacey, Jeremy Rezmovitz, Deanna Telner, Kevin E. Thorpe, Susan Hall, Marc Settino, David M. Kaplan, Michael James Coons, Sumeet Sodhi, Joanna E. M. Sale, Sharon E. Straus

Notice bibliographique

RevueTrials · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensUniversity of OttawaPublic Health OntarioUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of TorontoDepartment of Family and Community Medicine, University of TorontoOttawa Hospital Research InstituteWomen's College HospitalYork UniversityUniversity of Ottawa
Mots-clésRandomized controlled trialMedicinePsychological interventionIntervention (counseling)FidelityDecision aidsProtocol (science)GuidelineDistressHealth careNursingFamily medicineAlternative medicineComputer scienceClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Competing health concerns present real obstacles to people living with diabetes and other chronic diseases as well as to their primary care providers. Guideline implementation interventions rarely acknowledge this, leaving both patients and providers feeling overwhelmed by the volume of recommended actions. Interprofessional (IP) shared decision-making (SDM) with the use of decision aids may help to set treatment priorities. We developed an evidence-based SDM intervention for patients with diabetes and other conditions that was framed by the IP-SDM model and followed a user-centered approach. Our objective in the present study is to pilot an IP-SDM and goal-setting toolkit following the Knowledge-to-Action Framework to assess (1) intervention fidelity and the feasibility of conducting a larger trial and (2) impact on decisional conflict, diabetes distress, health-related quality of life and patient assessment of chronic illness care. METHODS/DESIGN: A two-step, parallel-group, clustered randomized controlled trial (RCT) will be conducted, with the primary goal being to assess intervention fidelity and the feasibility of conducting a larger RCT. The first step is a provider-directed implementation only; the second (after a 6-month delay) involves both provider- and patient-directed implementation. Half of the clusters will be assigned to receive the IP-SDM toolkit, and the other will be assigned to be mailed a diabetes guidelines summary. Individual interviews with patients, their family members and health care providers will be conducted upon trial completion to explore toolkit use. A secondary purpose of this trial is to gather estimates of the toolkit's impact on decisional conflict. Secondary outcomes include diabetes distress, quality of life and chronic illness care, which will be assessed on the basis of patient-completed questionnaires of validated scales at baseline and at 6 and 12 months. Multilevel hierarchical regression models will be used to account for the clustered nature of the data. DISCUSSION: An individualized approach to patients with multiple chronic conditions using SDM and goal setting is a desirable strategy for achieving guideline-concordant treatment in a patient-centered fashion. Our pilot trial will provide insights regarding strategies for the routine implementation of such interventions in clinical practice, and it will offer an assessment of the impact of this approach. TRIAL REGISTRATION: Clinicaltrials.gov Identifier: NCT02379078. Date of Registration: 11 February 2015.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,129
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,151
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,129
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,267
Tête enseignante GPT0,562
Écart entre enseignants0,295 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations23
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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