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Enregistrement W2974202598 · doi:10.1186/s12911-019-0898-5

Beyond pros and cons – developing a patient decision aid to cultivate dialog to build relationships: insights from a qualitative study and decision aid development

2019· article· en· W2974202598 sur OpenAlexafffund
Catherine Yu, Calvin Ke, Aleksandra Jovičić, Susan Hall, Sharon E. Straus

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Informatics and Decision Making · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoWomen's College HospitalCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Ottawa
Mots-clésDecision aidsDialog boxUsabilityHealth informaticsQualitative researchPatient participationDecision support systemMedicineRelevance (law)Knowledge managementMedical educationHealth careNursingComputer sciencePublic healthHuman–computer interactionAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: An individualized approach using shared decision-making (SDM) and goal setting is a person-centred strategy that may facilitate prioritization of treatment options. SDM has not been adopted extensively in clinical practice. An interprofessional approach to SDM with tools to facilitate patient participation may overcome barriers to SDM use. The aim was to explore decision-making experiences of health professionals and people with diabetes (PwD), then develop an intervention to facilitate interprofessional shared decision-making (IP-SDM) and goal-setting. METHODS: This was a multi-phased study. 1) Feasibility: Using a descriptive qualitative study, individual interviews with primary care physicians, nurses, dietitians, pharmacists, and PwD were conducted. The interviews explored their experiences with SDM and priority-setting, including facilitators and barriers, relevance of a decision aid for priority-setting, and integration of SDM and a decision aid into practice. 2) Development: An evidence-based SDM toolkit was developed, consisting of an online decision aid, MyDiabetesPlan, and implementation tools. MyDiabetesPlan was reviewed by content experts for accuracy and comprehensiveness. Usability assessment was done with 3) heuristic evaluation and 4) user testing, followed by 5) refinement. RESULTS: Seven PwD and 10 clinicians participated in the interviews. From interviews with PwD, we identified that: (1) approaches to decision-making were diverse and dynamic; (2) a trusting relationship with the clinician and dialog were critical precursors to SDM; and, (3) goal-setting was a dynamic process. From clinicians, we found: (1) complementary (holistic and disease specific) approaches to the complex patient were used; (2) patient-provider agendas for goal-setting were often conflicting; (3) a flexible approach to decision-making was needed; and, (4) conflict could be resolved through SDM. Following usability assessment, we redesigned MyDiabetesPlan to consist of data collection and recommendation stages. Findings were used to finalize a multi-component toolkit and implementation strategy, consisting of MyDiabetesPlan, instructional card and videos, and orientation meetings with participating patients and clinicians. CONCLUSIONS: A decision aid can provide information, facilitate clinician-patient dialog and strengthen the therapeutic relationship. Implementation of the decision aid can fit into a model of team care that respects and exemplifies professional identity, and can facilitate intra-team communication. TRIAL REGISTRATION: Clinicaltrials.gov Identifier: NCT02379078. Date of Registration: 11 February 2015.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,328
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,200
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations39
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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