Do patients and health care providers have discordant preferences about which aspects of treatments matter most? Evidence from a systematic review of discrete choice experiments
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To review studies eliciting patient and healthcare provider preferences for healthcare interventions using discrete choice experiments (DCEs) to (1) review the methodology to evaluate similarities, differences, rigour of designs and whether comparisons are made at the aggregate level or account for individual heterogeneity; and (2) quantify the extent to which they demonstrate concordance of patient and healthcare provider preferences. METHODS: A systematic review searching Medline, EMBASE, Econlit, PsycINFO and Web of Science for DCEs using patient and healthcare providers. INCLUSION CRITERIA: peer-reviewed; complete empiric text in English from 1995 to 31July 2015; discussing a healthcare-related topic; DCE methodology; comparing patients and healthcare providers. DESIGN: Systematic review. RESULTS: We identified 38 papers exploring 16 interventions in 26 diseases/indications. Methods to analyse results, determine concordance between patient and physician values, and explore heterogeneity varied considerably between studies. The majority of studies we reviewed found more evidence of mixed concordance and discordance (n=28) or discordance of patient and healthcare provider preferences (n=12) than of concordant preferences (n=4). A synthesis of concordance suggested that healthcare providers rank structure and outcome attributes more highly than patients, while patients rank process attributes more highly than healthcare providers. CONCLUSIONS: Discordant patient and healthcare provider preferences for different attributes of healthcare interventions are common. Concordance varies according to whether attributes are processes, structures or outcomes, and therefore determining preference concordance should consider all aspects jointly and not a binary outcome. DCE studies provide excellent opportunities to assess value concordance between patients and providers, but assessment of concordance was limited by a lack of consistency in the approaches used and consideration of heterogeneity of preferences. Future DCEs assessing concordance should fully report the framing of the questions and investigate the heterogeneity of preferences within groups and how these compare.
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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 | 0,149 | 0,448 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
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 ».