A Digital Decision Support Tool to Enhance Decisional Capacity for Clinical Trial Consent: Design and Development
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Challenges in the clinical and research consent process indicate the need to develop tailored, supportive interventions for all individuals, especially those with limited decisional capacity. We developed a tool to enhance shared decision making and the decisional capacity for individuals with fragile X syndrome engaged in the informed consent process for a clinical trial. OBJECTIVE: We describe the design and development process of a tablet-based decision support tool. METHODS: Our development process for the decision support tool employed a user-centered, feature-driven design approach. We began with an environmental scan to catalog relevant mobile apps, and we conducted interviews with people with a diagnosis of fragile X syndrome and clinicians at fragile X syndrome clinics. To develop content for the decision support tool, we extracted key concepts and elements from a real clinical trial consent form and rewrote it using plain-language principles. RESULTS: We used iterative testing to continuously evaluate and revise the decision support tool content. The tool was finalized in 2016 and contained a series of vignettes, quiz questions, and a sorting activity. A randomized controlled trial was then conducted to compare the efficacy of the decision support tool with a standard verbal presentation of material that mimicked typical informed consent practice. CONCLUSIONS: The informed consent process is primed to leverage digital health resources that promote increased understanding and engagement of research participants in the consent and research process. The process and experiences we describe may provide a model for other digital health design and development initiatives seeking to create more interactive and accessible decision support resources. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02465931; https://www.clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02465931 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6zx2KY9YW).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Méthodes Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Méthodes Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | high |
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 | 0,040 | 0,162 |
| 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 | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».