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Enregistrement W3146532251 · doi:10.1002/acr2.11250

Development of an Implementation Strategy for Patient Decision Aids in Rheumatoid Arthritis Through Application of the Behavior Change Wheel

2021· article· en· W3146532251 sur OpenAlexaffabout
Claire Barber, Nicole Spencer, Nick Bansback, Gabrielle L. Zimmermann, Linda Li, Dawn P. Richards, Laurie Proulx, Dianne Mosher, Glen Hazlewood

Notice bibliographique

RevueACR Open Rheumatology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensUniversity of AlbertaCentre for Advancing Health OutcomesUniversity of British ColumbiaSt. Paul's HospitalResearch CanadaCanadian Arthritis Patient AllianceUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDecision aidsThematic analysisMedicineDecision support systemMedical educationFlexibility (engineering)CurriculumGuidelineNursingPsychologyFamily medicineQualitative researchAlternative medicineComputer sciencePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Decision aids are being developed to support guideline-based rheumatology care in Canada. The study objective was to identify barriers to decision aid use in rheumatoid arthritis (RA) within a behavior change model to inform an implementation strategy. METHODS: Perspectives from Canadian health care providers (HCPs) and patients living with RA were obtained on an early RA decision aid and on perceived facilitators and barriers to decision aid implementation. Data were collected through semistructured interviews, transcribed, and then analyzed by inductive thematic analysis. The lessons learned were then mapped to the behavior change wheel COM-B system (C = capability, O = opportunity, and M = motivation interact to influence B = behavior) to inform key elements of a national implementation strategy. RESULTS: Fifteen HCPs and fifteen patients participated. The analysis resulted in five lessons learned: 1) paternalistic decision-making is a dominant practice in early RA, 2) patients need emotional support and access to educational tools to facilitate participation in shared decision-making (SDM), 3) there are many logistical barriers to decision aid implementation in current care models, 4) flexibility is necessary for successful implementation, and 5) HCPs have limited interest in further training opportunities about decision aids. Implementation recommendations included the following: 1) making the decision aids directly available to patients (O) and providing SDM education (C/M), 2) creating an SDM rheumatology curriculum (C/O/M), 3) using "decision coaches" or patient partners as peer support (C/O/M), 4) linking decision aids to "living" rheumatology guidelines (M), and 5) designing trials of patient decision aid/SDM interventions to evaluate patient-important outcomes (O/M). CONCLUSION: A multifaceted strategy is suggested to improve uptake of decision aids.

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)0,038
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,201

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0380,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,252
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations18
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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