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Enregistrement W3176558350 · doi:10.1177/0272989x211014163

Systematic Development of Patient Decision Aids: An Update from the IPDAS Collaboration

2021· article· en· W3176558350 sur OpenAlexafffund
Holly O. Witteman, Kristin G. Maki, Gratianne Vaisson, Jeanette Finderup, Krystina B. Lewis, Karina Dahl Steffensen, Caroline Beaudoin, Sandrine Comeau, Robert J. Volk

Notice bibliographique

RevueMedical Decision Making · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversité LavalCentre hospitalier universitaire de Québec
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNovo Nordisk FondenCanadian Institutes of Health ResearchPatient-Centered Outcomes Research InstituteCancer Prevention and Research Institute of Texas
Mots-clésDecision aidsMedicineManagement scienceComputer scienceAlternative medicinePathologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The 2013 update of the evidence informing the quality dimensions behind the International Patient Decision Aid Standards (IPDAS) offered a model process for developers of patient decision aids. Objective To summarize and update the evidence used to inform the systematic development of patient decision aids from the IPDAS Collaboration. Methods To provide further details about design and development methods, we summarized findings from a subgroup ( n = 283 patient decision aid projects) in a recent systematic review of user involvement by Vaisson et al. Using a new measure of user-centeredness (UCD-11), we then rated the degree of user-centeredness reported in 66 articles describing patient decision aid development and citing the 2013 IPDAS update on systematic development. We contacted the 66 articles’ authors to request their self-reports of UCD-11 items. Results The 283 development processes varied substantially from minimal iteration cycles to more complex processes, with multiple iterations, needs assessments, and extensive involvement of end users. We summarized minimal, medium, and maximal processes from the data. Authors of 54 of 66 articles (82%) provided self-reported UCD-11 ratings. Self-reported scores were significantly higher than reviewer ratings (reviewers: mean [SD] = 6.45 [3.10]; authors: mean [SD] = 9.62 [1.16], P < 0.001). Conclusions Decision aid developers have embraced principles of user-centered design in the development of patient decision aids while also underreporting aspects of user involvement in publications about their tools. Templates may reduce the need for extensive development, and new approaches for rapid development of aids have been proposed when a more detailed approach is not feasible. We provide empirically derived benchmark processes and a reporting checklist to support developers in more fully describing their development processes. [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.

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)0,519
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,707
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,481
Score d'incertitude au seuil0,593

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5190,707
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,008
Bibliométrie0,0430,031
Études des sciences et des technologies0,0030,008
Communication savante0,0150,014
Science ouverte0,0070,021
Intégrité de la recherche0,0060,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,336 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
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

Citations196
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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