Practical issues in assisting shared decision‐making
Notice bibliographique
Résumé
To facilitate treatment decision-making, one aims to provide information, present it in a way that makes it as easy as possible to understand, and to help the decision-maker through the cognitive processes that result in a treatment decision. Decision aids aim to accomplish just these goals and this paper identifies practical issues that we have encountered in creating a decision aid for men with early stage prostate cancer. We highlight the results of studies we carried out to provide an empirical basis for the decision aid that we were developing. Several of the studies were designed to identify what information key players (health professionals, patients and family members) thought was important for the decision-making process. Another investigation studied methodological considerations in identifying important information. The final study focused on presentation issues. These studies, designed to explore what information was considered important, found great variability among both health care professionals involved in treating patients with prostate cancer (urologists, radiation oncologists, nurses in cancer clinics, and radiation technologists) and among the patients, themselves. The studies also showed that not all information contained within a typical category is of equal importance. A methodological study showed that the information that patients deem to be important to their decision depends on whether they are rating the information that could be provided, or questions that could be answered. Finally, presentation studies showed that the various formats used in presenting quantitative information are processed with differing degrees of accuracy and ease. Each of the above results has implications for those creating decision aids; these implications are highlighted.
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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 | 0,211 | 0,379 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,014 |
| Communication savante | 0,019 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
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 ».