Do choosing wisely tools meet criteria for patient decision aids? A descriptive analysis of patient materials
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Choosing Wisely is a remarkable physician-led campaign to reduce unnecessary or harmful health services. Some of the literature identifies Choosing Wisely as a shared decision-making approach. We evaluated the patient materials developed by Choosing Wisely Canada to determine whether they meet the criteria for shared decision-making tools known as patient decision aids. DESIGN: Descriptive analysis of all Choosing Wisely Canada patient materials. DATA SOURCE: In May 2015, we selected all Choosing Wisely Canada patient materials from its official website. MAIN OUTCOMES AND MEASURES: Four team members independently extracted characteristics of the English materials using the International Patient Decision Aid Standards (IPDAS) modified 16-item minimum criteria for qualifying and certifying patient decision aids. The research team discussed discrepancies between data extractors and reached a consensus. Descriptive analysis was conducted. RESULTS: Of the 24 patient materials assessed, 12 were about treatments, 11 were about screening and 1 was about prevention. The median score for patient materials using IPDAS criteria was 10/16 (range: 8-11) for screening topics and 6/12 (range: 6-9) for prevention and treatment topics. Commonly missed criteria were stating the decision (21/24 did not), providing balanced information on option benefits/harms (24/24 did not), citing evidence (24/24 did not) and updating policy (24/24 did not). Out of 24 patient materials, only 2 met the 6 IPDAS criteria to qualify as patient decision aids, and neither of these 2 met the 6 certifying criteria. CONCLUSIONS: Patient materials developed by Choosing Wisely Canada do not meet the IPDAS minimal qualifying or certifying criteria for patient decision aids. Modifications to the Choosing Wisely Canada patient materials would help to ensure that they qualify as patient decision aids and thus as more effective shared decision-making tools.
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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 | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».