Evaluating interventions for informed consent for surgery (ICONS): Protocol for the development of a core outcome set
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The concept of informed consent is fundamental to medical practice. Shortcomings in the process can lead to patient complaints, litigation, unmet expectations and poor outcomes. Consent research has focused on developing tools to improve patient recall and understanding. However, the definitions, methods of measurement and timing of measurement vary widely across the studies that have been done. Although a Cochrane review has reported that many of these interventions appear to work, the high level of heterogeneity in outcome reporting prevents the identification of those interventions that work best and why they do so. It is also not clear which outcomes are most important to each party involved in the consent process and why. METHODS/DESIGN: This project will develop a core outcome set for assessing the effects of interventions aimed at improving informed consent for surgery and other invasive procedures for adult patients with the capacity to consent for themselves. We will conduct a systematic review of the qualitative and quantitative literature to identify outcomes used to date in consent research and map these into domains. A series of semi-structured key stakeholder interviews will also be used to identify relevant outcomes. These processes will produce a list of potential outcomes for assessing the effects of interventions to improve consent, which will be refined through an international Delphi survey and consensus webinars involving key stakeholders to produce the core outcome set. DISCUSSION: The ICONS study aims to develop a core outcome set for use in trials and reviews of interventions designed to improve the informed consent process for surgery and other invasive procedures. Our aim is that this core outcome set will reduce the level of selection and reporting bias in consent research and help clinicians to compare tools to improve consent.
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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 | 0,047 | 0,114 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».