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Enregistrement W2609335104 · doi:10.2196/resprot.6902

Engaging Patients and Caregivers Managing Rare Diseases to Improve the Methods of Clinical Guideline Development: A Research Protocol

2017· article· en· W2609335104 sur OpenAlexvenueno aff
Dmitry Khodyakov, Kathi Kinnett, Sean Grant, Ann Lucas, Ann Martin, Brian Denger, Holly L. Peay, Ian D. Coulter, Arlène Fink

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGuidelineProtocol (science)MedicineDelphi methodTest (biology)Health careDelphiBest practiceMedical educationNursingComputer scienceAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Clinical guidelines provide systematically developed recommendations for deciding on appropriate health care options for specific conditions and clinical circumstances. Up until recently, patients and caregivers have rarely been included in the process of developing care guidelines. OBJECTIVE: This project will develop and test a new online method for including patients and their caregivers in this process using Duchenne muscular dystrophy (DMD) care guidelines as an example. The new method will mirror and complement the RAND/UCLA Appropriateness Method (RAM)-the gold standard approach for conducting clinical expert panels that uses a modified Delphi format. RAM is often used in clinical guideline development to determine care appropriateness and necessity in situations where existing clinical evidence is uncertain, weak, or unavailable. METHODS: To develop the new method for engaging patients and their caregivers in guideline development, we will first conduct interviews with experts on RAM, guideline development, patient engagement, and patient-centeredness and engage with Duchenne patients and caregivers to identify how RAM should be modified for the purposes of patient engagement and what rating criteria should patients and caregivers use to provide their input during the process of guideline development. Once the new method is piloted, we will test it by conducting two concurrently run patient/caregiver panels that will rate patient-centeredness of a subset of DMD care management recommendations already deemed clinically appropriate and necessary. The ExpertLens™ system-a previously evaluated online modified Delphi system that combines two rounds of rating with a round of feedback and moderated online discussions-will be used to conduct these panels. In addition to developing and testing the new engagement method, we will work with the members of our project's Advisory Board to generate a list of best practices for enhancing the level of patient and caregiver involvement in the guideline development process. We will solicit input on these best practice from Duchenne patients, caregivers, and clinicians by conducting a series of round-table discussions and making a presentation at an annual conference on Duchenne. RESULTS: The study protocol was reviewed by RAND's Human Subjects Protection Committee, which determined it to be exempt from review. Interviews with RAM experts have been completed. The projected study completion date is May 2020. CONCLUSIONS: We expect that the new method will make it easier to engage large numbers of patients and caregivers in the process of guideline development in a rigorous and culturally appropriate manner that is consistent with the way clinicians participate in guideline development. Moreover, this project will develop best practices that could help involve patients and caregivers in the clinical guideline development process in other clinical areas, thereby facilitating the work of guideline developers.

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)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,849
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0080,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,815
Tête enseignante GPT0,771
Écart entre enseignants0,044 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations21
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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