Development and Pilot Testing of Decision Aid for Shared Decision Making in Barrett’s Esophagus With Low-Grade Dysplasia
Notice bibliographique
Résumé
GOALS: To develop an encounter decision aid [Barrett's esophagus Choice (BE-Choice)] for patients and clinicians to engage in shared decision making (SDM) for management of BE with low-grade dysplasia (BE-LGD) and assess its impact on patient-important outcomes. BACKGROUND: Currently, there are 2 strategies for management of BE-LGD-endoscopic surveillance and ablation. SDM can help patients decide on their preferred management option. STUDY: Phase-I: Patients and clinicians were engaged in a user-centered design approach to develop BE-Choice. Phase-I included review of evidence on BE-LGD management, observation of usual care (UC), creation, field-testing, and iterative development of BE-Choice in clinical settings. Phase-II: Impact of BE-Choice on patient-important outcomes (patient knowledge, decisional conflict, and patient involvement in decision making) was assessed using a controlled before-after study design (UC vs. BE-Choice). RESULTS: Phase-I: Initial prototype was designed with observation of 8 clinical encounters. With field-testing, 3 successive iterations were made before finalizing BE-Choice. BE-Choice was paper based and fulfilled the qualifying criteria of International patient decision aid standards. Phase II: 29 patients were enrolled, 8 to UC and 21 to BE-Choice. Compared with UC, use of BE-Choice improved patient knowledge (90.4% vs. 70.5%; P=0.03), decisional comfort (89.6 vs. 71.9; P=0.01), and patient involvement (OPTION score: 27.1 vs. 19.2; P=0.01). CONCLUSIONS: BE-Choice is a feasible and effective decision aid to promote SDM in the management of BE-LGD. On pilot testing, BE-Choice had promising impact on patient-important outcomes. A larger multicenter trial is needed to confirm our results and promote widespread use of BE-Choice.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».