Improving Shared Decision Making Between Patients and Clinicians: Design and Development of a Virtual Patient Simulation Tool
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Shared decision making (SDM) involves the formation of a collaborative partnership between the patient and clinician combining both of their expertise in order to benefit decision making. In order for clinicians to be able to carry out this skilled task, they require practice. Virtual reality, in the form of a virtual patient, could offer a potential method of facilitating this. OBJECTIVE: The objective of this study was to create a virtual patient that simulated a primary care consultation, affording the opportunity to practice SDM. A second aim was to involve patients in the design of a virtual patient simulation and report the process of the design. METHODS: We employed a multistep design process drawing on patient and expert involvement. RESULTS: A virtual patient, following a narrative style, was built, which allows a user to practice and receive feedback; both clinical and communication skills are required for the simulation. The patient group provided multiple insights, which the academic team had overlooked. They pertained mostly to issues concerning the patient experience. CONCLUSIONS: It is possible to design a virtual patient that allows a learner to practice their ability to conduct SDM. Patient input into the design of virtual patient simulations can be a worthwhile activity.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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; 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 ».