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Enregistrement W2914616252 · doi:10.1136/bmjspcare-2018-001698

Short Graphic Values History Tool for decision making during serious illness

2019· article· en· W2914616252 sur OpenAlexafffund
John J. You, Peter Allatt, Michelle Howard, Carole A. Robinson, Jessica Simon, Rebecca L. Sudore, Amy Tan, Carrie Bernard, Marilyn Swinton, Xuran Jiang, Doug Klein, Michael McKenzie, Gillian Fyles, Daren K. Heyland

Notice bibliographique

RevueBMJ Supportive & Palliative Care · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensQueen's UniversityCanadian Hospice Palliative Care AssociationUniversity of AlbertaClinical Evaluation Research UnitUniversity of TorontoKingston General HospitalUniversity of CalgaryBC Cancer AgencyOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British ColumbiaBridgepoint Active HealthcareMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Frailty NetworkOntario Ministry of Health and Long-Term Care
Mots-clésMedical decision makingComputer scienceMedicineMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,342 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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