A patient decision aid for mild asthma: Navigating a new asthma treatment paradigm
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In mild asthma, as-needed budesonide-formoterol offers similar protection from severe exacerbations as daily inhaled corticosteroids (ICS), with lower ICS exposure but slightly increased symptoms. We sought to develop an electronic decision aid to guide discussions about the pros and cons of these first-line options, while identifying and integrating user preferences. METHODS: Following International Patient Decision Aid Standards, we created a mild asthma decision aid prototype comparing convenience, clinical outcomes, cumulative ICS dose exposure, costs, and side-effects of each option. After face validation, the prototype was iteratively adapted through rapid-cycle development. Each cycle consisted of a patient focus group and a primary care physician interview. We made user preference-based improvements after each round, until reaching a pre-set stopping criterion (no new critical issues identified). We then performed a summative qualitative content analysis. RESULTS: Over 5 cycles, we recruited 21 asthma patients (12/21 women, 10/21 ≥ 60 years old) and 5 physicians. Serial changes included simplification and reduction of text and reading level, inclusion of an ICS "myths" section and elaboration of patient-friendly infographics for numerical comparisons. User preferences fell within Content, Format, and tool use Process themes. In response to decision-making preferences, we created a complementary one-page conversation aid for patient-provider use at the point-of-care. CONCLUSIONS: We present preference-based electronic patient decision and conversation aids for treatment of mild asthma. Our user preference analyses offer useful insights for development of such tools in other chronic diseases. These tools now require integration into point-of-care workflows for measurement of real-world uptake and impact.
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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 | 0,033 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,003 |
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 ».