20th Anniversary Ottawa Decision Support Framework: Part 3 Overview of Systematic Reviews and Updated Framework
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. The Ottawa Decision Support Framework (ODSF) has guided practitioners and patients facing difficult decisions for 20 years. It asserts that decision support interventions that address patients’ decisional needs improve decision quality. Purpose. To update the ODSF based on a synthesis of evidence. Methods. We conducted an overview of systematic reviews, searching 9 electronic databases. Eligible reviews included decisional needs assessments, decision support interventions, and decisional outcome measures guided by the ODSF. We extracted data and synthesized results narratively. Eight ODSF developers/expert users from 4 disciplines revised the ODSF. Results. Of 4656 citations, we identified 4 eligible reviews (>250 studies, >100 different decisions, >50,000 patients, 18 countries, 5 continents). They reported current ODSF decisional needs and their most frequent manifestations in the areas of inadequate knowledge/information, unclear values, decisional conflict/uncertainty, and inadequate support. They uncovered 11 new manifestations of 6 decisional needs. Using the Decisional Conflict Scale (DCS) to assess decisional needs, average scores were elevated at baseline and declined shortly after decision making, even without information interventions. Patient decision aids were superior to usual care in reducing total DCS scores and improving decision quality. We revised the ODSF by refining definitions of 6 decisional needs and adding new interventions to address 4 needs. We added a decision process outcome and eliminated secondary outcomes unlikely to improve across a range of decisions, retaining the implementation/continuance of the chosen option and appropriate use/costs of health services. Conclusions. We updated the ODSF to reflect the current evidence and identified implications for practice and further research.
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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 | 0,114 | 0,209 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,023 |
| Bibliométrie | 0,075 | 0,034 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,015 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,005 |
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 ».