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Enregistrement W3173177335 · doi:10.1177/0272989x211020317

A Systematic Review and Meta-Analysis of Patient Decision Aids for Socially Disadvantaged Populations: Update from the International Patient Decision Aid Standards (IPDAS)

2021· review· en· W3173177335 sur OpenAlex
Renata W. Yen, Jenna Smith, Jaclyn Engel, Danielle Marie Muscat, Sian K. Smith, Julien Mancini, Lilisbeth Perestelo‐Pérez, Glyn Elwyn, A. James O’Malley, JoAnna K. Leyenaar, Olivia Mac, Tamara Cadet, Anik Giguère, Ashley J. Housten, Aisha T. Langford, Kirsten McCaffery, Marie‐Anne Durand

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMedical Decision Making · 2021
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institute on Aging
Mots-clésDecision aidsDisadvantagedPsychological interventionMeta-analysisPsychologyMedicineSystematic reviewMEDLINEAlternative medicineNursingPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The effectiveness of patient decision aids (PtDAs) and other shared decision-making (SDM) interventions for socially disadvantaged populations has not been well studied. Purpose To assess whether PtDAs and other SDM interventions improve outcomes or decrease health inequalities among socially disadvantaged populations and determine the critical features of successful interventions. Data Sources MEDLINE, CINAHL, Cochrane, PsycINFO, and Web of Science from inception to October 2019. Cochrane systematic reviews on PtDAs. Study Selection Randomized controlled trials of PtDAs and SDM interventions that included socially disadvantaged populations. Data Extraction Independent double data extraction using a standardized form and the Template for Intervention Description and Replication checklist. Data Synthesis Twenty-five PtDA and 13 other SDM intervention trials met our inclusion criteria. Compared with usual care, PtDAs improved knowledge (mean difference = 13.91, 95% confidence interval [CI] 9.01, 18.82 [I 2 = 96%]) and patient-clinician communication (relative risk = 1.62, 95% CI 1.42, 1.84 [I 2 = 0%]). PtDAs reduced decisional conflict (mean difference = −9.59; 95% CI −18.94, −0.24 [I 2 = 84%]) and the proportion undecided (relative risk = 0.39; 95% CI 0.28, 0.53 [I 2 = 75%]). PtDAs did not affect anxiety (standardized mean difference = 0.02, 95% CI −0.22, 0.26 [I 2 = 70%]). Only 1 trial looked at clinical outcomes (hemoglobin A1C). Five of the 12 PtDA studies that compared outcomes by disadvantaged standing found that outcomes improved more for socially disadvantaged participants. No evidence indicated which intervention characteristics were most effective. Results were similar for SDM intervention trials. Limitations Sixteen PtDA studies had an overall unclear risk of bias. Heterogeneity was high for most outcomes. Most studies only had short-term follow-up. Conclusions PtDAs led to better outcomes among socially disadvantaged populations but did not reduce health inequalities. We could not determine which intervention features were most effective. [Box: see text]

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,083
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,817
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,083
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,004
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,313
Tête enseignante GPT0,547
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