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Enregistrement W2135979180 · doi:10.1186/1745-6215-14-346

Development and feasibility testing of decision support for patients who are candidates for a prophylactic implantable defibrillator: a study protocol for a pilot randomized controlled trial

2013· article· en· W2135979180 sur OpenAlexafffundabout
Sandra Carroll, Michael McGillion, Dawn Stacey, Jeff S. Healey, Gina Browne, Heather M. Arthur, Lehana Thabane

Notice bibliographique

RevueTrials · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensSt. Joseph’s Healthcare HamiltonHamilton Health SciencesOttawa HospitalUniversity of OttawaHeart and Stroke FoundationPopulation Health Research InstituteMcMaster University
Organismes subventionnairesHamilton Health Sciences FoundationCanadian Institutes of Health ResearchHamilton Health Sciences
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialDecision aidsProtocol (science)Decision support systemDelphi methodImplantable cardioverter-defibrillatorMedical emergencyHealth careIntensive care medicineAlternative medicineSurgeryData miningComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patients, identified to be at risk for but who have never experienced a potentially lethal cardiac arrhythmia, have the option of receiving an implantable cardioverter defibrillator (ICD) as prophylaxis against sudden cardiac death - a primary prevention indication. In Canada, there is no clear framework to support patients' decision-making for these devices. Decision support, using a decision aid, could moderate treatment-related uncertainty and prepare patients to make well-informed decisions. Patient decision aids provide information on treatment options, risks, and benefits, to help patients clarify their values for outcomes of treatment options. The objectives of this research are: 1) develop a decision aid, 2) evaluate the decision aid, and 3) determine the feasibility of conducting a trial. METHODS/DESIGN: A development panel comprised of the core investigative team, health service researchers, decision science experts, cardiovascular healthcare practitioners, and ICD patient representatives will collaborate to provide input on the content and format of the aid. To generate probabilities to include in the aid, we will synthesize primary prevention ICD evidence. To obtain anonymous input about the facts and content, we will employ a modified Delphi process. To evaluate the draft decision aid will invite ICD patients and their families (n = 30) to rate its acceptability. After we evaluate the aid, to determine the feasibility, we will conduct a feasibility pilot randomized controlled trial (RCT) in new ICD candidates (n = 80). Participants will be randomized to receive a decision aid prior to specialist consultation versus usual care. Results from the pilot RCT will determine the feasibility of research processes; inform sample size calculation, measure decision quality (knowledge, values, decision conflict) and the influence of health related quality of life on decision-making. DISCUSSION: Our study seeks to develop a decision aid, for patients offered their first ICD for prophylaxis against sudden cardiac death. This paper outlines the background and methods of a pilot randomized trial which will inform a larger multicenter trial. Ultimately, decision support prior to specialist consultation could enhance the decision-making process between patients, physicians, and families, associated with life-prolonging medical devices like the ICD. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov: NCT01876173.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,143
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,146
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil0,754

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1430,146
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,004
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0080,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0400,006

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 Opus0,458
Tête enseignante GPT0,522
Écart entre enseignants0,064 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations16
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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