Development of A Novel Decision Aid for Informed Decision-Making of Intraocular Lens Types in Patients Undergoing Cataract Surgery
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Surgery is the main treatment of visual loss related to cataracts. There are multiple intraocular lens (IOL) options with certain advantages. Patient education on IOL types is necessary to achieve a successful shared decision making process and meet the expectations of the individual patient. Decision aids (DAs) are used for patient education and we developed a novel DA to assist patients during IOL type selection for their cataract surgery. Methods The Ottawa Personal Decision Guide and the ‘Workbook on Developing and Evaluating Patient Decision Aids’ were used in the development of this DA. General characteristics of cataracts, surgical treatment, and details including advantages and disadvantages of varying IOLs were included in the content of the DA. The DA was further evaluated by 3 physicians (Delphi assessment- International Patient Decision Aid Standards (IPDAS) Collaboration standards) and 25 patients (questionnaire of 6 questions with Five-point Likert scale). Results The DA was finalized with feedbacks from the experts. A total score of 50/54 was achieved in Delphi group assessment. Patient perception of the DA was favorable and patients also recommended its use by other patients. Conclusions This novel DA to assist IOL selection for cataract surgery was well accepted by the patients. There is a potential to improve patients’ level of knowledge and diminish decisional conflicts. This potential can also increase patients’ contribution on the shared decision making process. A further prospective randomized trial to compare with the standard patient informing process is also planned.
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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 | 0,008 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».