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Enregistrement W2614367461 · doi:10.1161/circoutcomes.6.suppl_1.a117

Abstract 117: Application Of A Delphi Method To Develop A Patient Decision Aid For Implantable Cardioverter Defibrillator Candidates

2013· article· en· W2614367461 sur OpenAlexaffabout
Sandra Carroll, Michael McGillion, Colleen McGrath, Dawn Stacey, Jeff S. Healey, Gina Browne, Lehana Thabane, Heather M. Arthur

Notice bibliographique

RevueCirculation Cardiovascular Quality and Outcomes · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDelphi Technique in Research
Établissements canadiensSt. Joseph’s Healthcare HamiltonHamilton Health SciencesUniversity of OttawaMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDelphi methodLikert scaleDelphiMedicineNominal groupHealth carePsychologyComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Development of patient decision aids (PtDA) requires decision making about the facts, risks, and benefits to present to patients. Delphi process methodology has been employed successfully as a consensus-building tool across several disciplines. This work represents the first phase of a Canadian study that is developing a PtDA for prophylactic implantable cardioverter defibrillator (ICD) candidates. Our aim was to engage healthcare providers, ICD stakeholders, and patients in decisions about the content and format of the PtDA, using a modified Delphi process. Method: Twenty healthcare professionals, 1 stakeholder representative, and 16 people living with ICDs were invited to participate. Our Delphi approach utilized electronic and paper based response systems that included 1) anonymity, 2) iteration, 3) controlled feedback and, 4) statistical group response options. The first Delphi round comprised 39 evidence-based survey items including ICD facts, risks, benefits, and values. A review panel of decision aid experts, cardiovascular researchers, and electrophysiologists selected the content items. Participants completed the survey by rating each category item on a 5-point likert scale from “1= not important” to “5 = extremely important”. A predetermined cut-off of > 75%, wherein participants rated an item as “very important” or higher, guided the selection of items during the two Delphi rounds completed. To provide participants with statistical group responses, the second round participants received the anonymous first round item rankings prior to rating the 11 remaining items. Results: Twenty-seven participants completed round one of the Delphi (14 ICD patients). Mean (SD) age of ICD patients was 66.8 (7.1) years. The number of years of experience in healthcare reported by non-ICD respondents ranged from 2 to30 years. Of the 39 items included in round one, 14 items were retained ( > 75% agreement), 14 items were removed (<60% agreement), and 11 items proceeded to the second round (60-74% agreement). During the second Delphi round (n=27), 6 of the 11 items that did not reach agreement in round one were retained ( > 75% agreement). Examples from item categories include: 1) Risk items - i ) Lead problems over the long term, ii ) Possible complications during the surgical procedure to insert the ICD. 2) Benefit items- i ) Prevent cardiac arrest from a dangerous heart rhythm, ii ) Assurance that a dangerous heart rhythm can be corrected. 3) Fact, Value & Preferences - i ) What a standard ICD cannot do, ii ) The wish for a natural death, iii ) Driving restrictions if the ICD delivers a shock. Conclusion: The results from this Delphi survey informed the content that will be incorporated into a PtDA for new ICD candidates. The next phase will include field-testing of the PtDA. Ultimately, the goal is to support quality decision making in ICD candidates.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,819
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,342 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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