Abstract P308: Can a Customized Quantitative Informed Consent Document Improve Decision Quality and Be Integrated Into the Routine Process of Care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An informed consent requires reference to the risks of treatment. At best, most informed consent documents list the risks but make no specific reference to their probability. We developed a computer-based system that generates a customized quantitative informed consent document for patients considering CABG or PCI. METHODS: We used our northern New England PCI and CABG registries and published data to develop clinical prediction rules for patient specific estimates of the morbidity and mortality following diagnostic cardiac catheterization, ad hoc PCI, staged PCI, and CABG. Preoperative patient and disease characteristics include: age, gender, comorbidities, prior intervention, coronary anatomy (if available) and urgency. A computer-based interface was developed to easily acquire patient information and print informed consent documents with patient-specific risks. Focus groups were conducted with revascularized patients who were asked to describe their informed consent experience and their preferences for the presentation of risk. RESULTS: Focus group participants indicated they prefer display of numbers and not percentages. Below is an example: “I understand that the following risks, among others, are associated with the procedure(s): If 100 people like me have a CABG procedure about... 99 may survive and 1 may die in the hospital 99 may avoid a stroke and 1 person may have a stroke in the hospital 98 may avoid a serious complication (including infection of your chest wall, heart attack, kidney failure, and others) and 2 may have one of these problems in the hospital 91 may avoid a lesser complication (including kidney injury, bleeding, and others) and 9 may have these problems in the hospital” Physicians at one medical center tested the computer-based prototype. All found the data needed was readily available and the prototype easy to fill out and print. In, general patients liked the presentation and felt that it helped to stimulate some additional conversations. CONCLUSION: We designed a computerized system to electronically calculate risk. Clinical data needed to complete the risk assessment was readily available. Creating a customized quantitative informed consent document in “real time” for patients having CABG or PCI is possible.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,082 | 0,288 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,146 | 0,059 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».