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Enregistrement W2944032352 · doi:10.1016/j.pec.2019.05.003

A conceptual framework for patient-directed knowledge tools to support patient-centred care: Results from an evidence-informed consensus meeting

2019· article· en· W2944032352 sur OpenAlexaff
Dunja Dreesens, Anne M. Stiggelbout, Thomas Agoritsas, Glyn Elwyn, Signe Flottorp, Jeremy Grimshaw, Leontien C.M. Kremer, Nancy Santesso, Dawn Stacey, Shaun Treweek, Melissa J. Armstrong, Anna R. Gagliardi, Sophie Hill, France Légaré, Rebecca Ryan, Per Olav Vandvik, Trudy van der Weijden

Notice bibliographique

RevuePatient Education and Counseling · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensUniversité LavalUniversity Health NetworkToronto General HospitalUniversity of OttawaMcMaster UniversityOttawa Hospital
Organismes subventionnairesUniversiteit MaastrichtCare and Public Health Research Institute, Universiteit MaastrichtZonMw
Mots-clésCLARITYDeliberationKnowledge managementConceptual frameworkCore (optical fiber)Computer sciencePsychologySociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Patient-directed knowledge tools are designed to engage patients in dialogue or deliberation, to support patient decision-making or self-care of chronic conditions. However, an abundance of these exists. The tools themselves and their purposes are not always clearly defined; creating challenges for developers and users (professionals, patients). The study's aim was to develop a conceptual framework of patient-directed knowledge tool types. METHODS: A face-to-face evidence-informed consensus meeting with 15 international experts. After the meeting, the framework went through two rounds of feedback before informal consensus was reached. RESULTS: A conceptual framework containing five patient-directed knowledge tool types was developed. The first part of the framework describes the tools' purposes and the second focuses on the tools' core elements. CONCLUSION: The framework provides clarity on which types of patient-directed tools exist, the purposes they serve, and which core elements they prototypically include. It is a working framework and will require further refinement as the area develops, alongside validation with a broader group of stakeholders. PRACTICE IMPLICATIONS: The framework assists developers and users to know which type a tool belongs, its purpose and core elements, helping them to develop and use the right tool for the right job.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,193
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,171
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,264 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations37
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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