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Enregistrement W3137476534 · doi:10.1136/spcare-2021-pcc.146

128 What enables and constrains shared decision-making about opiates for people living with chronic breathlessness? A systematic narrative review and framework analysis of published data using a program theory of shared decision-making

2021· article· en· W3137476534 sur OpenAlexaboutno aff
Giovanna Impelliziere Licastro, Aliya Syahreni Prihartadi, Mark Pearson

Notice bibliographique

RevuePoster presentations · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCINAHLContext (archaeology)Systematic reviewThematic analysisMedicineMEDLINENarrativeNarrative reviewMedical prescriptionPsychologyNursingPsychotherapistQualitative researchPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Despite the evidence supporting the use of opioids to manage chronic breathlessness, these are rarely prescribed, indicating the need for enhanced SDM in this field. The Waldron 2020 SDM program theory explores the relationship between various factors in patients‘ and healthcare professionals’ (HCPs) engagement in SDM. This systematic narrative literature review assesses enablers and constrainers of SDM in the prescription of opioids for chronic breathlessness and evaluates whether the Waldron’¯SDM program theory can explain the operation of these factors. Methods A literature search was conducted on Medline, Embase, PsychInfo, Cochrane Database of Systematic Reviews, CINAHL, Scopus, and Web of Science (1946 ‘‘ June 2020). Studies were selected if they took place in Europe, Canada, or Oceania, and addressed an element present in decision making for the management of chronic breathlessness with opioids. Thematic analysis identified patient and HCP factors involved in the prescribing of opioids for chronic breathlessness. Their effect on SDM was assessed using Waldron’s SDM programme theory. Results Six themes were identified: concerns with side effects, knowledge of opioid use for breathlessness, acceptability, prior experiences, awareness of symptom severity, and system support. HCPs were reported to have more negative attitudes towards opioid use for breathlessness, particularly in the context of COPD, than patients. HCP’s support by the MDT improved engagement in SDM. Open, clear communication addressing patients‘ questions and concerns, alongside HCP’s revisiting of the discussion enabled SDM. A simple change in attitude from either the patient or HCP could be determining to increasing engagement with SDM. Conclusions Research is scarce on SDM in opioid prescription for breathlessness. Limitations include the lack of quality appraisal of evidence. The Waldron SDM program theory appropriately supports SDM in this context. This review informs patient-centred care on management of chronic breathlessness with opioids through SDM, and highlights gaps in the literature.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,043
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,103
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,228

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0430,103
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,006
Bibliométrie0,0160,014
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0070,008
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,404 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
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