Development and usability testing of a patient decision aid for newly diagnosed relapsing multiple sclerosis patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Multiple sclerosis (MS) patients often struggle with treatment decisions, in part due to the increasing number of approved disease modifying therapies, each with different characteristics, and also since physicians can struggle to identify which of these characteristics matter most to each individual patient. Decision uncertainty can contribute to late treatment initiation and treatment non-adherence-causes of 'undertreatment' in MS. An interactive online patient decision aid that informs patients of their options, considers their individual preferences and goals, and facilitates conversations with their physicians, could improve how patients with relapsing forms of MS make evidence-based treatment decisions. OBJECTIVE: To develop and evaluate a prototype patient decision aid (PtDA) for first-line disease modifying therapies for relapsing-remitting multiple sclerosis. METHODS: Informed by previous studies and International Patient Decision Aid Standards guidelines, a prototype PtDA was developed for patients with relapsing multiple sclerosis considering first line treatment. Patients with relapsing multiple sclerosis were recruited from the University of British Columbia's Multiple Sclerosis Clinic to participate in either an online survey or a focus group. Online survey participants completed the PtDA, followed by measures of acceptability, usability, and preparedness for decision-making, and provided general feedback. Focus group participants assessed usability of the revised PtDA. The analysis of qualitative and quantitative data led to improvements of the PtDA prototype. RESULTS: The prototype PtDA received high ratings for acceptability and usability, and after its use, participants reported high-levels of preparedness for decision-making. Analysis of all qualitative data identified three key themes: the need for credible information; the usefulness of the PtDA; and the importance of normalizing and sharing experiences. Nine content areas were identified for revision. Overall, participants found the PtDA to be a valuable tool for facilitating treatment decisions. CONCLUSIONS: This mixed methods study has led to the development of a PtDA that can support patients with RRMS as they make treatment decisions. Future studies will assess the feasibility of implementation and the impact of the PtDA on both the timely treatment initiation and longer-term adherence.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 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 ».