Comparison of Therapeutic Goals and Preferences in Multiple Sclerosis Patients and Providers Using Nominal Group Technique (P3.100)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the therapeutic goals and preferences of multiple sclerosis (MS) patients and MS providers. BACKGROUND: Incorporating patient preferences into therapeutic decisions promotes shared decision-making and informed values-based choices. METHODS: We conducted 14 structured focus groups using Nominal Group Technique in Colorado, Massachusetts, and Georgia. Participants responded to one of three questions: goals for managing MS, decisions about disease modifying therapy (DMT), and decisions about changes in managing MS. Responses were shared, consolidated, and ranked. Weights were assigned and scores summed to develop a prioritized list for each meeting. RESULTS: 48 ethnically diverse MS patients (79[percnt] female, 54[percnt] white) and 40 providers with subspecialty training in MS participated, generating an average of 33 responses per meeting. The most important goals for patients were achieving independence and avoiding fatigue, vision loss, disabling relapses, and bladder/bowel issues. Most of these specific goals were not included in providers lists, who more broadly prioritized preventing disability and inflammation. For DMT decisions, both patients and providers prioritized effectiveness in slowing the disease process, but patients also prioritized impact on quality-of-life and avoiding long-term risks and side-effects, while providers prioritized a confirmed MS diagnosis and disease aggressiveness. For decisions about changing treatment, both patients and providers prioritized slowing the progression of disability. Uniquely, patients prioritized mental function, avoiding new symptoms, ability to manage symptoms, and new or better treatments, while providers prioritized decrease in new MRI activity and relapse rate. CONCLUSIONS: There were differences in therapeutic goals and preferences between patients and providers as well as differences in how similar preferences were articulated. Patients tended to focus on specific symptoms and side-effects, whereas providers focused more broadly on disability and disease activity, using summary terms. This suggests a need for tools to bridge communication gaps in discussions about MS treatment. Study supported by Biogen
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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 | 0,011 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».