Making patient values visible in healthcare: a systematic review of tools to assess patient treatment priorities and preferences in the context of multimorbidity
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To identify studies of existing instruments available for clinicians to record overall patient preferences and priorities for care, suitable for use in routine primary care practice in patients with multimorbidity. To examine the data for all identified tools with respect to validity, acceptability and effect on health outcomes. DESIGN: Systematic Review. DATA SOURCES: MEDLINE, EMBASE and Cochrane databases, each with a predefined search strategy. ELIGIBILITY CRITERIA: Citations were included if they reported a tool used to record patient priorities or preferences for treatment, and quantitative or qualitative results following administration of the tool. RESULTS: Our search identified 189 potential studies of which 6 original studies and 2 discussion papers were included after screening for relevance. 5 of 6 studies (83%) were of cross-sectional design and of moderate quality. All studies reported on the usability of a tool in order to elicit patient preferences. No studies reported on changes to patient-specific healthcare outcomes as a consequence of recording preferences and priorities. 1 of 6 studies reported on eliciting patient preference in the context of multimorbidity. No studies incorporated patient preferences into an electronic medical record. CONCLUSIONS: Given the importance of eliciting patient priorities and preferences in providing patient-centred care in the context of multimorbidity and polypharmacy, we found surprisingly few relevant tools. Some aspects of the tools used for single-disease contexts may also be useful in the context of multimorbidity. There is an urgent need to develop ways to make patient priorities explicitly visible in the clinical record and medical decision-making and to test the effect on patient-relevant outcomes.
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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 | 0,023 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».