<p>A discrete choice experiment on preferences of patients with low back pain about non-surgical treatments: identification, refinement and selection of attributes and levels</p>
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Hospital-based health technology assessment (HB-HTA) needs to consider all relevant data to help decision making, including patients’ preferences. In this study, we comprehensively describe the process of identification, refinement and selection of attributes and levels for a discrete choice experiment (DCE). Methods: A mixed-methods design was used to identify attributes and levels explaining low back pain (LBP) patients’ choice for a non-surgical treatment. This design combined a systematic literature review with a patients’ focus group, one-on-one interactions with experts and patients, and discussions with stakeholder committee members. Following the patient’s focus group, preference exercises were conducted. A consensus about the attributes and levels was researched during discussions with committee members. Results: The literature review yielded 40 attributes to consider in patients’ treatment choice. During the focus group, one additional attribute emerged. The preference exercises allowed selecting eight attributes for the DCE. These eight attributes and their levels were discussed and validated by the committee members who helped reframe two levels in one of the attributes and delete one attribute. The final seven attributes were: treatment modality, pain reduction, onset of treatment efficacy, duration of efficacy, difficulty in daily living activities, sleep problem, and knowledge about their body and pain. Conclusion: This study is one of the few to comprehensively describe the selection process of attributes and levels for a DCE. This may help ensure transparency and judge the quality of the decision-making process. In the context of a HB-HTA unit, this strengthens the legitimacy to perform a DCE to better inform decision makers in a patient-centered care approach. Keywords: low back pain, preference, treatment, choice
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découle