Effects of patient decision aids in patients with type 2 diabetes mellitus: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: This study aimed to systematically evaluate the effectiveness of patient decision aids on knowledge, decisional conflict and decisional self-efficacy outcomes in patients with diabetes. METHODS: A comprehensive database search was performed using the Web of Science, Cochrane Library, PubMed, Embase, PsycINFO (Ovid), CINAHL (EBASCO), CNKI, VIP, Wan Fang Database and the Ottawa Decision Aid Library Inventory (http://decisionaid.ohri.ca/index.html) from inception to 13 October 2019. Two reviewers independently searched databases, screened articles, extracted data and evaluated the risk bias of included studies. Then Rev Man 5.3 software was adopted for statistical analysis. RESULTS: Ten articles containing 1,452 people with diabetes were selected. The results of meta-analysis showed that patient decision aids had a positive effect on reducing decisional conflict and improving decisional self-efficacy among patients with type 2 diabetes. Meanwhile, this article also revealed that patient decision aids have beneficial short-term effects on improving knowledge, but there was no significant long-term effect. CONCLUSION: Patient decision aids are capable of becoming support tools to improve shared decision making. Further implementation studies are required to transform patient decision aids tools into clinical practice.
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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 | 0,011 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,019 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».