MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2982064223 · doi:10.9778/cmajo.20190022

Supporting shared decision-making about cardiopulmonary resuscitation using a video-based decision-support intervention in a hospital setting: a multisite before–after pilot study

2019· article· en· W2982064223 sur OpenAlexaffvenueabout
John J. You, Dev Jayaraman, Marilyn Swinton, Xuran Jiang, Daren K. Heyland

Notice bibliographique

RevueCMAJ Open · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensKingston General HospitalTrillium Health CentreMontreal General HospitalClinical Evaluation Research UnitMcMaster UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCardiopulmonary resuscitationIntervention (counseling)MedicineWorksheetDecision aidsScale (ratio)Emergency medicineMedical emergencyFamily medicinePhysical therapyPsychologyResuscitationNursingAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Background:</h3> Inpatients are often prescribed cardiopulmonary resuscitation (CPR) without a shared decision-making process. Since implementation of decision aids into practice is highly sensitive to the clinical milieu, we performed a pilot study to refine our study procedures and to evaluate the acceptability and potential effectiveness of a shared decision-making intervention when implemented in a Canadian hospital setting. <h3>Methods:</h3> In this before–after pilot study, we recruited patients and family members on the medical wards of 2 Canadian teaching hospitals between September 2015 and March 2017. The intervention consisted of viewing a CPR decision video and completing a values-clarification worksheet; follow-up discussion with the physician was encouraged. The primary feasibility outcome was acceptability of the video, and the primary effectiveness outcome was change in the Decisional Conflict Scale score (lower scores being more desirable) after the intervention. Participants rated the extent of shared decision-making using the CollaboRATE instrument. <h3>Results:</h3> Of the 71 participants (43 patients with a mean age of 79.0 [standard deviation (SD) 11.4] yr and 28 family members with a mean age of 61.0 [SD 10.0] yr), 65 (92%) rated the CPR decision video as good to excellent. The intervention was associated with an improvement in knowledge about CPR (+2.7 points, 95% confidence interval [CI] 2.2 to 3.3, effect size 1.5) and a reduction in the Decisional Conflict Scale score (−18.1 points, 95% CI −21.8 to −14.3, effect size 1.4). The 36 participants who had a discussion with a physician about CPR after watching the video rated the extent of shared decision-making as 6.3 (SD 1.7) (possible maximum score 9). There was a nonsignificant decrease in the proportion of patients with a medical order for CPR after the intervention (71% before v. 63% after, <i>p</i> = 0.06). <h3>Interpretation:</h3> The CPR decision video was acceptable to patients and family members. Our decision-support intervention may improve knowledge, reduce decisional conflict and reduce the prevalence of medical orders for CPR in the Canadian hospital setting.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,356 · 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'étudeObservationnel
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

Citations17
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCMAJ OpenMême sujetPatient-Provider Communication in HealthcareTravaux en français237 207