How to identify, incorporate and report patient preferences in clinical guidelines: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical guidelines optimize care delivery and outcomes. Guidelines support patient engagement and adherence if they reflect patient preferences for treatment options, risks and benefits. Many guidelines do not address patient preferences. Developers require insight on how to develop such guidelines. OBJECTIVE: To conduct a scoping review on how to identify, incorporate and report patient preferences in guidelines. SEARCH: We searched MEDLINE, EMBASE, Scopus, CINAHL, OpenGrey and GreyLit from 2010 to November 2019. ELIGIBILITY: We included English language studies describing patient preferences and guidelines. DATA EXTRACTION AND SYNTHESIS: We reported approaches for and determinants and impacts of identifying patient preferences using summary statistics and text, and interpreted findings using a conceptual framework of patient engagement in guideline development. RESULTS: Sixteen studies were included: 2 consulted patients and providers about patient engagement approaches, and 14 identified patient preferences (42.9%) or methods for doing so (71.4%). Studies employed single (57.1%) or multiple (42.9%) methods for identifying preferences. Eight (57.1%) incorporated preferences in one aspect of guideline development, while 6 (42.9%) incorporated preferences in multiple ways, most commonly to identify questions, benefits or harms, and generate recommendations. Studies did not address patient engagement in many guideline development steps. Included studies were too few to establish the best approaches for identifying or incorporating preferences. Fewer than half of the studies (7, 43.8%) explored barriers. None examined reporting preferences in guidelines. CONCLUSIONS: Research is needed to establish the single or multiple approaches that result in incorporating and reporting preferences in all guideline development steps.
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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 | 0,165 | 0,513 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,042 | 0,034 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,011 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».