MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2510079670 · doi:10.3899/jrheum.150736

Development and Alpha-testing of a Stepped Decision Aid for Patients Considering Nonsurgical Options for Knee and Hip Osteoarthritis Management

2016· article· en· W2510079670 sur OpenAlexaffvenueabout
Karine Toupin‐April, Tamara Rader, Gillian Hawker, Dawn Stacey, Annette M. O’Connor, Vivian Welch, Anne Lyddiatt, Jessie McGowan, Carter Thorne, Carol Bennett, Jordi Pardo Pardo, George A. Wells, Peter Tugwell

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensCochraneBruyèreSouthlake Regional Health CenterOttawa HospitalChildren's Hospital of Eastern OntarioWomen's College HospitalInstitute of Population and Public HealthUniversity of TorontoUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDecision aidsTest (biology)Physical therapyEvidence-based medicineHealth careOsteoarthritisDecision analysisMedical physicsAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To develop an innovative stepped patient decision aid (StDA) comparing the benefits and harms of 13 nonsurgical treatment options for managing osteoarthritis (OA) and to evaluate its acceptability and effects on informed decision making. METHODS: Guided by the Ottawa Decision Support Framework and the International Patient Decision Aid Standards, the process involved (1) developing a decision aid with evidence on 13 nonsurgical treatments from the 2012 American College of Rheumatology OA clinical practice guidelines; and (2) interviewing patients with OA and healthcare providers to test its acceptability and effects on knowledge and decisional conflict. RESULTS: The StDA helped make the decision explicit, and presented evidence on 13 OA treatments clustered into 5 steps or levels according to their benefits and harms. Probabilities of benefits and harms were presented using pictograms of 100 faces formatted to allow comparisons across sets of options. It also included a values clarification exercise and knowledge test. Feedback was obtained from 49 patients and 7 healthcare providers. They found that the StDA presented evidence in a clear manner, and helped patients clarify their values and make an informed decision. Some participants found that there was too much information and others said that there was not enough on each treatment option. CONCLUSION: This innovative StDA allows patients to consider both the evidence and their values for multiple options. The findings are being used to revise and plan future evaluation. The StDA is an example of how research evidence in guidelines can be implemented in practice.

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)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,136
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,160

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,136
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,003

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 Opus0,139
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,238 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations8
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of RheumatologyMême sujetPatient-Provider Communication in HealthcareTravaux en français237 207