Computerized Decision Aids for Shared Decision Making in Serious Illness: Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Shared decision making (SDM) is important in achieving patient-centered care. SDM tools such as decision aids are intended to inform the patient. When used to assist in decision making between treatments, decision aids have been shown to reduce decisional conflict, increase ease of decision making, and increase modification of previous decisions. OBJECTIVE: The purpose of this systematic review is to assess the impact of computerized decision aids on patient-centered outcomes related to SDM for seriously ill patients. METHODS: PubMed and Scopus databases were searched to identify randomized controlled trials (RCTs) that assessed the impact of computerized decision aids on patient-centered outcomes and SDM in serious illness. Six RCTs were identified and data were extracted on study population, design, and results. Risk of bias was assessed by a modified Cochrane Risk of Bias Tool for Quality Assessment of Randomized Controlled Trials. RESULTS: Six RCTs tested decision tools in varying serious illnesses. Three studies compared different computerized decision aids against each other and a control. All but one study demonstrated improvement in at least one patient-centered outcome. Computerized decision tools may reduce unnecessary treatment in patients with low disease severity in comparison with informational pamphlets. Additionally, electronic health record (EHR) portals may provide the opportunity to manage care from the home for individuals affected by illness. The quality of decision aids is of great importance. Furthermore, satisfaction with the use of tools is associated with increased patient satisfaction and reduced decisional conflict. Finally, patients may benefit from computerized decision tools without the need for increased physician involvement. CONCLUSIONS: Most computerized decision aids improved at least one patient-centered outcome. All RCTs identified were at a High Risk of Bias or Unclear Risk of Bias. Effort should be made to improve the quality of RCTs testing SDM aids in serious illness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».