Shared decision making in surgery: A scoping review of the literature
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Shared decision making (SDM) has been increasingly implemented to improve health-care outcomes. Despite the mixed efficacy of SDM to provide better patient-guided care, its use in surgery has not been studied. The aim of this study was to systematically review SDM application in surgery. DESIGN: The search strategy, developed with a medical librarian, included nine databases from inception until June 2019. After a 2-person title and abstract screen, full-text publications were analysed. Data collected included author, year, surgical discipline, location, study duration, type of decision aid, survey methodology and variable outcomes. Quantitative and qualitative cross-sectional studies, as well as RCTs, were included. RESULTS: A total of 6060 studies were retrieved. A total of 148 were included in the final review. The majority of the studies were in plastic surgery, followed by general surgery and orthopaedics. The use of SDM decreased surgical intervention rate (12 of 22), decisional conflict (25 of 29), and decisional regret (5 of 5), and increased decisional satisfaction (17 of 21), knowledge (33 of 35), SDM preference (13 of 16), and physician trust (4 of 6). Time increase per patient encounter was inconclusive. Cross-sectional studies showed that patients prefer shared treatment and surgical treatment varied less. The results of SDM per type of decision aid vary in terms of their outcome. CONCLUSION: SDM in surgery decreases decisional conflict, anxiety and surgical intervention rates, while increasing knowledge retained decisional satisfaction, quality and physician trust. Surgical patients also appear to prefer SDM paradigms. SDM appears beneficial in surgery and therefore worth promoting and expanding in use.
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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 | 0,024 | 0,092 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,029 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».