Patient decision aids for antidepressant use in pregnancy: a pilot randomised controlled trial in the UK
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Decision-making regarding antidepressant use in pregnancy is challenging, given the uncertain evidence base on the benefits and risks for women and their children. Patient decision aids (PDAs) can improve shared decision-making for complex health decisions but no evidence-based PDAs exist for antidepressant use in pregnancy. AIM: To assess the feasibility of a full-scale randomised controlled trial (RCT) to evaluate the efficacy of an electronic PDA on antidepressant use in pregnancy. DESIGN & SETTING: A UK-based pilot parallel-group RCT. METHOD: The study recruited women whose clinicians recommended an antidepressant for depression in a current or planned pregnancy, and who were uncertain about antidepressant use while pregnant. Women were recruited via clinician or self-referral, and randomised to online access to the PDA or online access to standard resource list, with primary follow-up at 4 weeks and longer-term follow-up. The primary outcome was protocol feasibility (recruitment target of 50 women and follow-up rate of 80%). Outcome measures for a future full-scale RCT included the decisional conflict scale (DCS). RESULTS: Fifty-one women were recruited with a follow-up rate of 90.2% at 4 weeks. The PDA received good overall satisfaction ratings (mean 4.2/5). Analysis of covariance (ANCOVA) indicated a small improvement in decisional conflict at 4 weeks, accounting for baseline scores (DCS regression coefficient = -3.5, 95% confidence intervals [CI = -12.6 to 5.6]). CONCLUSION: This pilot RCT for an electronic PDA on antidepressant use in pregnancy showed that the study protocol was feasible, with high rates of participant satisfaction among those randomised to the PDA.
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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 | 0,006 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».