Short Graphic Values History Tool for decision making during serious illness
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To develop and validate a values clarification tool, the Short Graphic Values History Tool (GVHT), designed to support person-centred decision making during serious illness. METHODS: The development phase included input from experts and laypersons and assessed acceptability with patients/family members. In the validation phase, we recruited additional participants into a before-after study. Our primary validation hypothesis was that the tool would reduce scores on the Decisional Conflict Scale (DCS) at 1-2 weeks of follow-up. Our secondary validation hypotheses were that the tool would improve values clarity (reduce scores) more than other DCS subscales and increase engagement in advance care planning (ACP) processes related to identification and discussion of one's values. RESULTS: In the development phase, the tool received positive overall ratings from 22 patients/family members in hospital (mean score 4.3; 1=very poor; 5=very good) and family practice (mean score 4.5) settings. In the validation phase, we enrolled 157 patients (mean age 71.8 years) from family practice, cancer clinic and hospital settings. After tool completion, decisional conflict decreased (-6.7 points, 95% CI -11.1 to -2.3, p=0.003; 0-100 scale; N=100), with the most improvement seen in the values clarity subscale (-10.0 points, 95% CI -17.3 to -2.7, p=0.008; N=100), and the ACP-Values process score increased (+0.4 points, 95% CI 0.2 to 0.6, p=0.001; 1-5 scale; N=61). CONCLUSIONS: The Short GVHT is acceptable to end users and has some measure of validity. Further study to evaluate its impact on decision making during serious illness is warranted.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».