A framework for practical issues was developed to inform shared decision-making tools and clinical guidelines
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The objective of the study was to develop and test feasibility of a framework of patient-important practical issues. STUDY DESIGN AND SETTING: Guidelines and shared decision-making tools help facilitate discussions about patient-important outcomes of care alternatives, but typically ignore practical issues patients consider when implementing care into their daily routines. Using grounded theory, practical issues in the HealthTalk.org registry and in Option Grids were identified and categorized into a framework. We integrated the framework into the MAGIC authoring and publication platform and digitally structured authoring and publication platform and appraised its use in The BMJ Rapid Recommendations. RESULTS: The framework included the following 15 categories: medication routine, tests and visits, procedure and device, recovery and adaptation, coordination of care, adverse effects, interactions and antidote, physical well-being, emotional well-being, pregnancy and nursing, costs and access, food and drinks, exercise and activities, social life and relationships, work and education, travel and driving. Implementation in 15 BMJ Rapid Recommendations added 283 issues to 35 recommendations. The most frequently used category was procedure and device, and the least frequent was social life and relationship. CONCLUSION: Adding practical issues systematically to evidence summaries is feasible and can inform guidelines and tools for shared decision-making. How this inclusion can improve patient-centered care remains to be determined.
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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 | 0,173 | 0,210 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,022 |
| Communication savante | 0,026 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».