MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2120773802 · doi:10.1186/s12911-014-0112-8

Launching a virtual decision lab: development and field-testing of a web-based patient decision support research platform

2014· article· en· W2120773802 sur OpenAlexaff
Aubri Hoffman, Hilary A. Llewellyn‐Thomas, Anna N.A. Tosteson, Annette M. O’Connor, Robert J. Volk, Ivan M. Tomek, Steven Andrews, Stephen J. Bartels

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Informatics and Decision Making · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesAgency for Healthcare Research and QualityDartmouth CollegeNational Cancer InstituteRobert Wood Johnson Foundation
Mots-clésHealth informaticsDecision support systemField (mathematics)Computer scienceWeb applicationClinical decision support systemData scienceWorld Wide WebKnowledge managementMedicineNursingPublic healthArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Over 100 trials show that patient decision aids effectively improve patients' information comprehension and values-based decision making. However, gaps remain in our understanding of several fundamental and applied questions, particularly related to the design of interactive, personalized decision aids. This paper describes an interdisciplinary development process for, and early field testing of, a web-based patient decision support research platform, or virtual decision lab, to address these questions. METHODS: An interdisciplinary stakeholder panel designed the web-based research platform with three components: a) an introduction to shared decision making, b) a web-based patient decision aid, and c) interactive data collection items. Iterative focus groups provided feedback on paper drafts and online prototypes. A field test assessed a) feasibility for using the research platform, in terms of recruitment, usage, and acceptability; and b) feasibility of using the web-based decision aid component, compared to performance of a videobooklet decision aid in clinical care. RESULTS: This interdisciplinary, theory-based, patient-centered design approach produced a prototype for field-testing in six months. Participants (n = 126) reported that: the decision aid component was easy to use (98%), information was clear (90%), the length was appropriate (100%), it was appropriately detailed (90%), and it held their interest (97%). They spent a mean of 36 minutes using the decision aid and 100% preferred using their home/library computer. Participants scored a mean of 75% correct on the Decision Quality, Knowledge Subscale, and 74 out of 100 on the Preparation for Decision Making Scale. Completing the web-based decision aid reduced mean Decisional Conflict scores from 31.1 to 19.5 (p < 0.01). CONCLUSIONS: Combining decision science and health informatics approaches facilitated rapid development of a web-based patient decision support research platform that was feasible for use in research studies in terms of recruitment, acceptability, and usage. Within this platform, the web-based decision aid component performed comparably with the videobooklet decision aid used in clinical practice. Future studies may use this interactive research platform to study patients' decision making processes in real-time, explore interdisciplinary approaches to designing web-based decision aids, and test strategies for tailoring decision support to meet patients' needs and preferences.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,297
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,179 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations32
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Medical Informatics and Decision MakingMême sujetPatient-Provider Communication in HealthcareTravaux en français237 207