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Enregistrement W2612139110 · doi:10.1080/10669817.2017.1323607

Does shared decision making results in better health related outcomes for individuals with painful musculoskeletal disorders? A systematic review

2017· review· en· W2612139110 sur OpenAlexaff
Yannick Tousignant‐Laflamme, Shefali Christopher, Derek Clewley, Leila Ledbetter, Christian Jaeger Cook, Chad Cook

Notice bibliographique

RevueJournal of Manual & Manipulative Therapy · 2017
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCINAHLRandomized controlled trialHealth carePhysical therapySystematic reviewMEDLINEPopulationQuality of life (healthcare)NursingPsychological interventionSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Shared Decision-Making (SDM) is a dynamic process by which the health care professional and the patient influence each other in making health-related choices or decisions. SDM is strongly embedded in today’s health care approaches, and is advocated as an ideal model since it renders individuals more control towards the health care they choose to receive, and has been shown to improve patient outcomes.Objectives: The goal of this systematic review was to investigate the added-value of SDM on clinical health-related outcomes in patients with a variety of musculoskeletal conditions.Data sources: PubMed and CINAHL.Study selection: PRISMA guidelines were followed for this review. To be considered for review, the study had to meet all the following criteria: (1) prospective studies that involved treatment decision-making; (2) randomized controlled trial design; (3) involving patients faced with having to make a treatment decision; (4) comparing SDM with a control intervention and (5) including one or more of the following outcome measures: well-being, costs, health-related pain or disability measures, or quality of life.Study appraisal: A priori, we determined to perform methodological quality assessment using the Cochrane Risk of Bias tool for randomized controlled trials.Results: We did not find a single study that looked at the true effect of SDM on patient reported outcomes in a population with musculoskeletal pain.Conclusion: For the management of painful musculoskeletal conditions, in the light of the current evidence (none), we estimate that it would be wise to explore the effectiveness of SDM before forcing its large-scale implementation in rehabilitation.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,111
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,111
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,011
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,308
Tête enseignante GPT0,533
Écart entre enseignants0,225 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations38
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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