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Enregistrement W3030899177 · doi:10.1093/sleep/zsaa056.509

0512 Impact of a Patient Decision-Aid When Selecting Insomnia Treatments and Factors Associated with Decisional Conflict: Preliminary Findings from an Ongoing Pragmatic Clinical Trial

2020· article· en· W3030899177 sur OpenAlexaffabout
Janet M. Y. Cheung, Xiaowen Ji, Hans Ivers, Charles M. Morin

Notice bibliographique

RevueSLEEP · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical studies and practices
Établissements canadiensUniversité LavalInstitut Universitaire en Santé Mentale de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInsomniaPopulationMedicineIntervention (counseling)Randomized controlled trialClinical trialClinical psychologyPsychologyPhysical therapyPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Preferences play an important role in determining insomnia treatment outcomes, but the validity of patient choice is rarely assessed. Uninformed preferences can lead to decisional conflict, which can negatively impact on treatment initiation, adherence, and subsequent outcomes. The current study aims to evaluate the impact of integrating a patient decision-aid as part of a pragmatic clinical trial and to identify baseline covariates associated with clinically significant decisional conflict (CSDC). Methods Secondary analysis of an ongoing pragmatic clinical trial for a two-stage cognitive behavioral therapy for insomnia (CBT-I) intervention was undertaken. Participants were referred from primary care clinics in Quebec City, Canada. Upon enrolment, participants were guided by a decision-aid, outlining the risks and benefits of prospective treatment options, when selecting their preferred arm of treatment in Phase 1. Options included SHUTi, SHUTi combined with an existing medication or continuing usual treatment with medication alone. Participants also completed a battery of sleep and mental health measures at baseline. Prior to treatment initiation, the 4-item SURE (Sure of myself; Understand information; Risk-Benefit ratio; Encouragement) scale was administered to screen for CSDC. Relationships between CSDC and baseline covariates were explored using Pearson correlations. Results Of the 55 participants initially enrolled, 94.5% (n=52) of participants preferentially selected SHUTi, either as sole treatment (n=24) or in combination with an existing medication (n=28), over usual treatment with medication alone (n=3). Overall, CSDC was only reported by 5.5% (n=3) of the sample population, with no group differences observed, suggesting effective clarification of treatment options through the decision-aid. Interestingly, higher SURE scores (i.e. less decisional conflict) were negatively correlated with depressive symptoms (r= -0.295, n= 55, p= 0.029) and anxiety symptoms (r= -0.301, n= 55, p= 0.026). Correlations with age, insomnia symptoms, duration of insomnia and fatigue were not statistically significant. Conclusion The patient decision-aid appeared to resolve decisional conflict for 94.5% (n=52) of participants. Findings allude to the potential influence of emotional status on information processing pathways in an insomnia context, warranting further research. Support Research supported by a grant from the Canadian Institutes of Health Research (CIHR-IRSC:0441002152).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,075
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,191

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,075
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,135
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,299 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
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