Role of patient preferences in clinical practice guidelines: a multiple methods study using guidelines from oncology as a case
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Many treatment decisions are preference-sensitive and call for shared decision-making, notably when benefits are limited or uncertain, and harms impact quality of life. We explored if clinical practice guidelines (CPGs) acknowledge preference-sensitive decisions in how they motivate and phrase their recommendations. DESIGN: We performed a qualitative analysis of the content of CPGs and verified the results in semistructured interviews with CPG panel members. SETTING: Dutch oncology CPGs issued in 2010 or later, concerning primary treatment with curative intent. PARTICIPANTS: 14 CPG panel members. MAIN OUTCOMES: For treatment recommendations from six CPG modules, two researchers extracted the following: strength of recommendation in terms of the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation and its consistency with the CPG text; completeness of presentation of benefits and harms; incorporation of patient preferences; statements on the panel's benefits-harm trade-off underlying recommendation; and advice on patient involvement in decision-making. RESULTS: We identified 32 recommendations, 18 were acknowledged preference-sensitive decisions. Three of 14 strong recommendations should have been weak based on the module text. The reporting of benefits and harms, and their probabilities, was sufficiently complete and clear to inform the strength of the recommendation in one of the six modules only. Numerical probabilities were seldom presented. None of the modules presented information on patient preferences. CPG panel's preferences were not made explicit, but appeared to have impacted 15 of 32 recommendations. Advice to involve patients and their preferences in decision-making was given for 20 recommendations (14 weak). Interviewees confirmed these findings. Explanations for lack of information were, for example, that clinicians know the information and that CPGs must be short. Explanations for trade-offs made were cultural-historical preferences, compliance with daily care, presumed role of CPGs and lack of time. CONCLUSIONS: The motivation and phrasing of CPG recommendations do not stimulate choice awareness and a neutral presentation of options, thus hindering shared decision-making.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,063 | 0,162 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».