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Enregistrement W3194312565 · doi:10.1007/s40271-021-00544-w

Understanding Attributes that Influence Physician and Caregiver Decisions About Neurotechnology for Pediatric Drug-Resistant Epilepsy: A Formative Qualitative Study to Support the Development of a Discrete Choice Experiment

2021· article· en· W3194312565 sur OpenAlexafffundabout
Glory Apantaku, Magda Aguiar, K. Julia Kaal, Patrick J. McDonald, Mary Connolly, Viorica Hrincu, Judy Illes, Mark Harrison

Notice bibliographique

RevuePatient · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia HospitalCentre for Advancing Health OutcomesNeuroDevNetUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthUniversity of British ColumbiaNational Institutes of HealthMichael Smith Health Research BC
Mots-clésPsychological interventionNonprobability samplingFormative assessmentThematic analysisEpilepsyFocus groupQualitative researchMedicinePerspective (graphical)Family medicinePsychologyNursingPsychiatryPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This study reports formative qualitative research used to analyze decision making regarding neurotechnological interventions for pediatric drug-resistant epilepsy from the perspective of physicians and caregivers and the derivation of attributes for a discrete choice experiment. METHODS: Purposive and convenience sampling was used to recruit physicians and caregivers. Physician focus group sessions were held at key national conferences in the USA and Canada. Caregivers were approached through clinics with established epilepsy surgery programs in the USA and Canada. Thematic analysis was used to identify critical features of decisions about treatment outcomes, procedural trade-offs, values, and concerns surrounding conventional and novel pediatric drug-resistant epilepsy interventions among physicians and caregivers. RESULTS: The results highlight the presence of central attributes that are considered by both groups in decision making, such as "chances of seizure freedom", "risk", "availability of evidence", and "cost to families", as well as attributes that reflect important differences between groups. Physicians were focused on the specifics of treatment options, while caregivers thought more holistically, considering the overall well-being of their children. DISCUSSION: The findings shaped the development of a discrete choice experiment to understand the likely uptake of different neurotechnologies. We identified differences in decision making and thus designed two discrete choice experiments to elicit preferences for pediatric drug-resistant epilepsy treatments, one aimed at clinicians and one at caregivers. The variation we observed highlights the value of seeking to understand the influences at the point of clinical decision making and incorporating this information into care.

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)0,065
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,077
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,346

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0650,077
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,011
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,419
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,028 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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