Traffic Lights Intervention Reduces Therapeutic Inertia: A Randomized Controlled Trial in Multiple Sclerosis Care
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
Background: Therapeutic inertia (TI) is a common phenomenon among physicians who care for patients with chronic conditions. We evaluated the efficacy of the traffic light system (TLS) educational intervention to reduce TI among neurologists with MS expertise. Methods: In this randomised, controlled trial, 90 neurologists who provide care to MS patients were randomly assigned to the TLS intervention ( n = 45) or to the control group ( n = 45). The educational intervention employed the TLS, a behavioral strategy that facilitates therapeutic choices by facilitating reflective decisions. The TLS consisted in a short, structured, single session intervention of 5-7 min duration. Participants made therapeutic choices of 10 simulated case-scenarios. The primary outcome was a reduction in TI based on a published TI score (case-scenarios in which a participant showed TI divided by the total number of scenarios where TI was possible ranging from 0 to 8). Results: All participants completed the study and were included in the primary analysis. TI was lower in the TLS group (1.47, 95% CI 1.32-1.61) compared to controls (1.93; 95% CI 1.79-2.08). The TLS group had a lower prevalence of TI compared to controls (0.67, 95% CI 0.62-0.71 vs. 0.82, 95% CI 0.78-0.86; p = 0.001). The multivariate analysis, adjusted for age, specialty, years of practice, and risk preference showed a 70% reduction in TI for the TLS intervention compared to controls (OR 0.30; 95% CI 0.10-0.89). Conclusions: In this randomized trial, the TLS strategy decreases the incidence of TI in MS care irrespective of age, expertise, years for training, and risk preference of participants, which would lead to better patient outcomes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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