Development and Alpha-testing of a Stepped Decision Aid for Patients Considering Nonsurgical Options for Knee and Hip Osteoarthritis Management
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,030 | 0,136 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,003 |
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.
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 ».