Feasibility of Rapidly Developing and Widely Disseminating Patient Decision Aids to Respond to Urgent Decisional Needs due to the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
To meet urgent decisional needs of retirement/nursing home residents and their families, our interdisciplinary stakeholder team rapidly developed and disseminated patient decision aids (PtDAs) regarding leaving one's residence during the COVID-19 pandemic. The development steps were as follows: identify urgent decisional needs, develop PtDAs using the Ottawa Decision Support Framework template and minimal International PtDA Standards, obtain stakeholder feedback, broadly disseminate, and incorporate user feedback. Within 2 wk, we developed 2 PtDAs for retirement and nursing home living environments that were informed by decisional needs (identified from public responses to related media reports), current pandemic regulations/guidance, and recent systematic reviews. Within 3 wk of their dissemination (websites, international PtDA inventory, Twitter, Facebook, media interviews), the PtDAs were downloaded 10,000 times, and user feedback was positive. Our expert team showed feasible rapid development and wide dissemination of PtDAs to respond to urgent decisional needs. Development efficiencies included access to a well-tested theory-based PtDA template, recent evidence syntheses, and values-based public responses to media reports. Future research includes methods for rapidly collecting user feedback, facilitating implementation, and measuring use and outcomes.
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 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 | 0,299 | 0,368 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».