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Enregistrement W2831742358 · doi:10.2196/11027

Improving the Understanding of Test Results by Substituting (Not Adding) Goal Ranges: Web-Based Between-Subjects Experiment

2018· article· en· W2831742358 sur OpenAlexaff
Aaron M. Scherer, Holly O. Witteman, Jacob Solomon, Nicole Exe, Angela Fagerlin, Brian J. Zikmund‐Fisher

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesAgency for Healthcare Research and Quality
Mots-clésTest (biology)Computer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Most displays of laboratory test results include a standard reference range. For some patients (eg, those with chronic conditions), however, getting a result within the standard range may be unachievable, inappropriate, or even harmful. Objective: The objective of our study was to test the impact of including clinically appropriate goal ranges outside the standard range in the visual displays of laboratory test results. Methods: Participants (N=6776) from a demographically diverse Web-based panel viewed hypothetical glycated hemoglobin (HbA1c) test results (HbA1c either 6.2% or 8.2%) as part of a type 2 diabetes management scenario. Test result visual displays included either a standard range (4.5%-5.7%) only, a goal range (6.5%-7.5%) added to the standard range, or the goal range only. The results were displayed in 1 of the following 3 display formats: (1) a table; (2) a simple, two-colored number line (simple line); or (3) a number line with diagnostic categories indicated via colored blocks (block line). Primary outcome measures were comprehension of and negative reactions to test results. Results: While goal range information did not influence the understanding of HbA1c=8.2% results, the goal range only display produced higher levels of comprehension and decreased negative reactions to HbA1c=6.2% test results compared with the no goal range and goal range added conditions. Goal range information was less helpful in the block line condition versus the other formats. Conclusions: Replacing the standard range with a clinically appropriate goal range could help patients better understand how their test results relate to their personal targets.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,287 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations23
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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