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Enregistrement W2145135401 · doi:10.1177/0272989x07307319

Do Patient Decision Aids Meet Effectiveness Criteria of the International Patient Decision Aid Standards Collaboration? A Systematic Review and Meta-analysis

2007· review· en· W2145135401 sur OpenAlexaff
Annette M. O’Connor, Dawn Stacey, Michael J. Barry, Nananda F. Col, Karen Eden, Vikki Entwistle, Valerie Fiset, Margaret Holmes‐Rovner, Sara D. Khangura, Hilary A. Llewellyn‐Thomas, David R. Rovner

Notice bibliographique

RevueMedical Decision Making · 2007
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensAlgonquin CollegeUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDecision aidsDecision analysisMedicineMeta-analysisMultiple-criteria decision analysisMEDLINEManagement scienceRisk analysis (engineering)Operations researchEngineeringAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To describe the extent to which patient decision aids (PtDAs) meet effectiveness standards of the International Patient Decision Aids Collaboration (IPDAS). DATA SOURCES: Five electronic databases (to July 2006) and personal contacts (to December 2006). RESULTS: Among 55 randomized controlled trials, 38 (69%) used at least 1 measure that mapped onto an IPDAS effectiveness criterion. Measures of decision quality were knowledge scores (27 trials), accurate risk perceptions (12 trials), and value congruence with the chosen option (3 trials). PtDAs improved knowledge scores relative to usual care (weighted mean difference [WMD] = 15.2%, 95% confidence interval [CI] = 11.7 to 18.7); detailed PtDAs were somewhat more effective than simpler PtDAs (WMD = 4.6%, 95% CI = 3.0 to 6.2). PtDAs with probabilities improved accurate risk perceptions relative to those without probabilities (relative risk = 1.6, 95% CI = 1.4 to 1.9). Relative to simpler PtDAs, detailed PtDAs improved value congruence with the chosen option. Only 2 of 6 IPDAS decision process criteria were measured: feeling informed (15 trials) and feeling clear about values (13 trials). PtDAs improved these process measures relative to usual care (feeling uninformed WMD = -8.4, 95% CI = -11.9 to -4.8; unclear values WMD = -6.3, 95% CI = -10.0 to -2.7). There was no difference in process measures when detailed and simple PtDAs were compared. CONCLUSIONS: PtDAs improve decision quality and the decision process's measures of feeling informed and clear about values; however, the size of the effect varies across studies. Several IPDAS decision process measures have not been used. Future trials need to use a minimum data set of IPDAS evaluation measures. The degree of detail PtDAs require for positive effects on IPDAS criteria should be explored.

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)0,114
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,247
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,886
Score d'incertitude au seuil0,604

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1140,247
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0260,035
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,244
Tête enseignante GPT0,552
Écart entre enseignants0,308 · 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.

Devis d'étudeMéta-analyse
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

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

En bref

Citations272
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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