Can a Discrete Choice Experiment contribute to person-centred healthcare?
Notice bibliographique
Résumé
In person-centred decision making the relative importance of the considerations that matter to the person is elicited and combined, at the point of decision, with the best estimates available on the performance of the available options on those criteria. Whatever procedure is used to implement this in a clinical decision, average preferences emerging from group or subgroup research cannot contribute directly, since they can have only a statistical relationship with the preferences of the individual person. The precise relationship is knowable by eliciting those of the individual concerned, but there would be little point consulting the averages if this is done. A scan of recent Discrete Choice Experiment (DCE) publications reveals frequent claims that the group-level results can somehow contribute to, or facilitate, better clinical decision making. Typically there are only vague or ambiguous indications of how this could happen, the ambiguity often arising from the use and positioning of the apostrophe in the words persons and patients. Only when the person opts out of preference provision and asks to be treated as ‘average’, can the results of a DCE have clinical relevance in genuinely person-centred healthcare. One cannot derive an ought from an is and one cannot derive an I from a they. DCE researchers should refrain from implying that their results could, let alone should, have any impact on person-centred clinical decisions. Group-level DCE results are clearly conceptually appropriate for health system or service decisions, but the suggestion that they have clinical relevance is a serious deterrent to the development and provision of effective means of individual preference elicitation and specification at the point of decision. Those who wish to foster person-centred care should be alert to the dangers of claims based on group-level analyses such as DCEs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,014 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».