Values and preferences in oral anticoagulation in patients with atrial fibrillation, physicians' and patients' perspectives: protocol for a two-phase study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Oral anticoagulation prevents strokes in patients with atrial fibrillation but, for reasons that remain unclear, less than 40% of all patients with atrial fibrillation receive warfarin. The literature postulates that patient and clinician preferences may explain this low utilization. DESIGN: The proposed research seeks to answer the following questions: i) When assessed systematically, do patients' and clinicians' preferences explain the utilization of warfarin to prevent strokes associated with atrial fibrillation? ii) To what extent do patients' and clinicians' treatment preferences differ? iii) What factors explain any differences that exist in treatment preferences between patients and clinicians? To answer these questions we will conduct a two-phase study of patient and clinician preferences for health states and treatments. In the first phase of this study we will conduct structured interviews to determine their treatment preferences for warfarin vs. aspirin to prevent strokes associated with atrial fibrillation using the probability trade-off technique. In the same interview, we will conduct preference-elicitation exercises using the feeling thermometer to identify the utilities that patients place on taking medication (warfarin and aspirin), and on having a mild stroke, a severe stroke, and a major bleed. In the second phase of the study we will convene focus groups of clinicians and patients to explore their answers to the exercises in the first phase. DISCUSSION: This is a study of patient and clinician preferences for health states and treatments. Because of its clinical importance and our previous work in this area, we will conduct our study in the clinical context of the decision to use antithrombotic agents to reduce the risk of stroke in patients with non-valvular chronic atrial fibrillation.
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| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Protocole Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | high |
| grok | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Protocole Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | low |
| opus | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Protocole Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | low |
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 validéeÉtiqueté directement par 3 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».