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Enregistrement W2577836407 · doi:10.1186/s12911-016-0399-8

Involving members of vulnerable populations in the development of patient decision aids: a mixed methods sequential explanatory study

2017· article· en· W2577836407 sur OpenAlexafffund
Michèle Dugas, Marie-Ève Trottier, Selma Chipenda Dansokho, Gratianne Vaisson, Thierry Provencher, Heather Colquhoun, Maman Joyce Dogba, Sophie Dupéré, Angela Fagerlin, Anik Giguère, Lynne Haslett, Aubri Hoffman, Noah Ivers, France Légaré, Jean Légaré, Carrie A. Levin, Matthew Menear, Jean-Sébastien Renaud, Dawn Stacey, Robert J. Volk, Holly O. Witteman

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Informatics and Decision Making · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensUniversity of OttawaWomen's College HospitalUniversity of TorontoUniversité LavalRegent Park Community Health CentreHôpital du Saint-SacrementOttawa HospitalCentre hospitalier universitaire de Québec
Organismes subventionnairesDepartment of Family and Community Medicine, University of TorontoUniversity of TorontoCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of OttawaNational Institute on AgingPatient-Centered Outcomes Research Institute
Mots-clésHealth informaticsDecision aidsMedicineFamily medicineComputer sciencePublic healthNursingAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patient decision aids aim to present evidence relevant to a health decision in understandable ways to support patients through the process of making evidence-informed, values-congruent health decisions. It is recommended that, when developing these tools, teams involve people who may ultimately use them. However, there is little empirical evidence about how best to undertake this involvement, particularly for specific populations of users such as vulnerable populations. METHODS: To describe and compare the development practices of research teams that did and did not specifically involve members of vulnerable populations in the development of patient decision aids, we conducted a secondary analysis of data from a systematic review about the development processes of patient decision aids. Then, to further explain our quantitative results, we conducted semi-structured telephone interviews with 10 teams: 6 that had specifically involved members of vulnerable populations and 4 that had not. Two independent analysts thematically coded transcribed interviews. RESULTS: Out of a total of 187 decision aid development projects, 30 (16%) specifically involved members of vulnerable populations. The specific involvement of members of vulnerable populations in the development process was associated with conducting informal needs assessment activities (73% vs. 40%, OR 2.96, 95% CI 1.18-7.99, P = .02) and recruiting participants through community-based organizations (40% vs. 11%, OR 3.48, 95% CI 1.23-9.83, P = .02). In interviews, all developers highlighted the importance, value and challenges of involving potential users. Interviews with developers whose projects had involved members of vulnerable populations suggested that informal needs assessment activities served to center the decision aid around users' needs, to better avoid stigma, and to ensure that the topic truly matters to the community. Partnering with community-based organizations may facilitate relationships of trust and may also provide a non-threatening and accessible location for research activities. CONCLUSIONS: There are a small number of key differences in the development processes for patient decision aids in which members of vulnerable populations were or were not specifically involved. Some of these practices may require additional time or resources. To address health inequities, researchers, communities and funders may need to increase awareness of these approaches and plan accordingly.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,634
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,395
Tête enseignante GPT0,542
Écart entre enseignants0,147 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations53
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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