Shared Decision Making for Syncope in the Emergency Department: A Randomized Controlled Feasibility Trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Significant practice variation is seen in the management of syncope in the emergency department (ED). We sought to evaluate the feasibility of performing a randomized controlled trial of a shared decision making (SDM) tool for low-to-intermediate-risk syncope patients presenting to the ED. METHODS: We performed a randomized controlled trial of adults (≥30 years) with unexplained syncope who presented to an academic ED in the United States. Patients with a serious diagnosis identified in the ED were excluded. Patients were randomized, 1:1, to receive either usual care or a personalized syncope decision aid (SynDA) meant to facilitate SDM. Our primary outcome was feasibility, i.e., ability to enroll 50 patients in 24 months. Secondary outcomes included patient knowledge, involvement (measured with OPTION-5), rating of care, and clinical outcomes at 30 days post-ED visit. RESULTS: After screening 351 patients, we enrolled 50 participants with unexplained syncope from January 2017 to January 2019. The most common reason for exclusion was lack of clinical equipoise to justify SDM (n = 124). Patients in the SynDA arm tended to have greater patient involvement, as shown by higher OPTION-5 scores: 52/100 versus 27/100 (between-group difference = -25.4, 95% confidence interval = -13.5 to -37.3). Both groups had similar levels of clinical knowledge, ratings of care, and serious clinical outcomes at 30 days. CONCLUSIONS: Among ED patients with unexplained syncope, a randomized controlled trial of a shared decision-making tool is feasible. Although this study was not powered to detect differences in clinical outcomes, it demonstrates feasibility, while providing key lessons and effect sizes that could inform the design of future SDM trials.
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 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 | 0,008 | 0,448 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».