Patients and Health Care Providers Identify Important Outcomes for Research on Pregnancy and Heart Disease
Notice bibliographique
Résumé
Background A core outcome set for studies on cardiac disease in pregnancy is being developed. Incorporating perspectives of patients and health care providers (HCPs) is an essential step in developing this core outcome set, and eliciting these outcomes is the objective of this study. Methods We interviewed pregnant women with heart disease, family members, and HCPs, until data saturation was attained. Participants were asked to share experiences and perspectives, and comment on outcomes they deemed important. Interviews were recorded and transcribed verbatim, and interpretive analysis was used to translate experiences into measurable outcomes. These were classified under 5 core outcome areas, based on a taxonomy of outcomes for medical research. A comparison of the distribution of outcomes within outcome areas, between patients and HCPs, and between interviews and published literature is presented. Results We obtained 17 outcomes from 13 patients and 3 family members, mostly related to general wellness of the baby, congenital anomalies, mental health, and health care delivery; and 45 outcomes from 10 HCPs, which were mostly clinical. Outcomes in published literature when compared with participant interviews put greater emphasis on clinical outcomes (94% vs 76.5%, P = 0.03) and limited emphasis on life impact (0% vs 17.6%, P < 0.001). Conclusions Although clinical outcomes are the main focus of published research in heart disease and pregnancy, patients and HCPs emphasize the importance of outcomes related to general maternal and fetal well-being and life impact, which are seldom reported. Including these outcomes in future studies is essential to facilitating patient-centred care for pregnant women with cardiac disease.
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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 | 0,115 | 0,196 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».