Developing a two‐sided intervention to facilitate shared decision‐making in haemophilia: decision boxes for clinicians and patient decision aids for patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People with haemophilia face many treatment decisions, which are largely informed by evidence from observational studies. Without evidence-based 'best' treatment options, patient preferences play a large role in decisions regarding therapy. The shared decision-making (SDM) process allows patients and health care providers to make decisions collaboratively based on available evidence, and patient preferences. Decision tools can help the SDM process. The objective of this project was to develop two-sided decision tools, decision boxes for physicians and patient decision aids for patients, to facilitate SDM for treatment decisions in haemophilia. METHODS: Development of the decision tools comprised three phases: topic selection, prototype development and usability testing with targeted end-users. Topics were selected using a Delphi survey. Tool prototypes were based on a previously validated framework and were informed by systematic literature reviews. Patients, through focus groups, and physicians, through interviews, reviewed the prototypes iteratively for comprehensibility and usability. RESULTS: The chosen topics were: (i) prophylactic treatment: when to start and dosing, (ii) choosing factor source and (iii) immunotolerance induction: when to start and dosing. Intended end users (both health care providers and haemophilia patients and caregivers) were engaged in the development process. Overall perception of the decision tools was positive, and the purpose of using the tools was well received. CONCLUSIONS: This study demonstrates the feasibility of developing decision tools for haemophilia treatment decisions. It also provides anecdotal evidence of positive perceptions of such tools. Future directions include assessment of the tools' practical value and impact on clinical practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».