Evaluating the Effect of a Patient Decision Aid for Atrial Fibrillation Stroke Prevention Therapy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Stroke prevention therapy decisions for patients with atrial fibrillation (AF) are complex and require trade-offs, but few validated patient decision aids (PDAs) are available to facilitate shared decision making. OBJECTIVE: To evaluate the effects of a novel PDA on decision-making parameters for AF patients choosing stroke prevention therapy. METHODS: We developed an evidence-based individualized online AF PDA for stroke prevention therapy and evaluated it in a prospective observational pilot study. The primary outcome was decisional conflict. Secondary outcomes were knowledge, usability/acceptability, patient preferences, effects on therapy choices, and participant feedback. RESULTS: 37 participants completed the PDA. The PDA could be completed independently and was well accepted. It significantly decreased the mean decisional conflict score ( P < 0.001) and all its subscales and increased participant AF knowledge ( P = 0.02). 76% of participants indicated that their individualized therapy attribute ranking was congruent with their values. The PDA-generated best-match therapy was chosen by 70% of participants in decision 1 (no therapy, aspirin, or oral anticoagulant), and 17% for decision 2 (choice of anticoagulant). Among AF patients, 60% chose a different drug than that currently prescribed to them. Conclusion and Relevance: Our PDA was effective for reducing decisional conflict, increasing patient knowledge, eliciting patients' values, and presenting therapy options that aligned with patients' values and preferences. Using the PDA revealed that many patients have therapy preferences different from their currently prescribed treatment. The PDA is a practical and potentially valuable tool to facilitate decision making about stroke prevention therapy for AF.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».