The Multifocal Approach to Sharing in Shared Decision Making: A Critical Appraisal of the MAPPIN’SDM
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Shared decision making integrates health care provider expertise with patient values and preferences. The MAPPIN'SDM is a recently developed measurement instrument that incorporates physician, patient, and observer perspectives during medical consultations. This review sought to critically appraise the development, sensibility, reliability, and validity of the MAPPIN'SDM and to determine in which settings it has been used. METHODS: This critical appraisal was performed through a targeted review of the literature. Articles outlining the development or measurement property assessment of the MAPPIN'SDM or that used the instrument for predictor or outcome purposes were identified. RESULTS: Thirteen studies were included. The MAPPIN'SDM was developed by both adapting and building on previous shared decision making measurement instruments, as well as through creation of novel items. Content validity, face validity, and item quality of the MAPPIN'SDM are adequate. Internal consistency ranged from 0.91 to 0.94 and agreement statistics from 0.41 to 0.92. The MAPPIN'SDM has been evaluated in several populations and settings, ranging from chronic disease to acute oncological settings. Limitations include high reading levels required for self-administered patient questionnaires and the small number of studies that have employed the instrument to date. CONCLUSION: The MAPPIN'SDM generally shows adequate development, sensibility, reliability, and validity in preliminary testing and holds promise for shared decision making research integrating multiple perspectives. Further research is needed to develop its use in other patient populations and to assess patient understanding of complex item wording.
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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 | 0,496 | 0,583 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,036 |
| Communication savante | 0,017 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».