How can clinical practice guidelines be adapted to facilitate shared decision making? A qualitative key-informant study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To explore how clinical practice guidelines can be adapted to facilitate shared decision making. METHODS: This was a qualitative key-informant study with group discussions and semi-structured interviews. First, 75 experts in guideline development or shared decision making participated in group discussions at two international conferences. Next, health professionals known as experts in depression or breast cancer, experts on clinical practice guidelines and/or shared decision making, and patient representatives were interviewed (N=20). Using illustrative treatment decisions on depression or breast cancer, we asked the interviewees to indicate as specifically as they could how guidelines could be used to facilitate shared decision making. RESULTS: Interviewees suggested some generic strategies, namely to include a separate chapter on the importance of shared decision making, to use language that encourages patient involvement, and to develop patient versions of guidelines. Recommendation-specific strategies, related to specific decision points in the guideline, were also suggested: These include structuring the presentation of healthcare options to increase professionals' option awareness; structuring the deliberation process between professionals and patients; and providing relevant patient support tools embedded at important decision points in the guideline. CONCLUSIONS: This study resulted in an overview of strategies to adapt clinical practice guidelines to facilitate shared decision making. Some strategies seemed more contentious than others. Future research should assess the feasibility and impact of these strategies to make clinical practice guidelines more conducive to facilitate shared decision making.
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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 | 0,098 | 0,112 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,010 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».