MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3207646829 · doi:10.21203/rs.3.rs-903245/v1

Shared Decision-making in Healthcare in Mainland China: A Scoping Review Protocol

2021· review· en· W3207646829 sur OpenAlexaboutno aff
Xuejing Li, Junqiang Zhao, Xiaoyan Zhang, Meiqi Meng, Han Liu, Yufang Hao

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2021
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBeijing University of Chinese Medicine
Mots-clésProtocol (science)Mainland ChinaChinaHealth careBusinessComputer scienceMedicineGeographyEconomicsEconomic growthAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Shared decision-making (SDM) has been increasingly studied and applied to improve patients’ decision qualities and health outcomes. Little is known about its development status in mainland China. The Ottawa Decision Support Framework (ODSF) has been extensively used to guide clinicians and patients facing difficult healthcare decisions. It claims that decision quality can be improved though the implementation of decision support interventions that address patients’ decisional needs. Objective: Based on ODSF, the objective of the scoping review is to systematically map the existing research literature to answer the following three questions: 1) What healthcare decisional needs were examined within Chinese population? 2) What decision support interventions (SDM theories, tools, processes, implementation determinants) were used to address the healthcare decisional needs? and 3) What SDM outcomes were reported? Methods and analysis: We will conduct the scoping review following Arksey and O'Malley’ six-stage methodological framework. Seven databases: Ovid MEDLINE, the Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature (CINAHL), EMBASE, China National Knowledge Infrastructure, Wan Fang Database, The VIP Database, and China Biology Medicine will be searched to identify relevant studies. Four reviewers will independently screen studies based on the eligibility criteria. The ODSF, as a guiding framework, will be used to develop the data extraction form and guide data analysis. All the retrieved information will be coded and mapped into the three key components of ODSF, namely decisional needs, decision support interventions, and decision outcomes. We will report our review findings following the Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analysis extension for Scoping Reviews (PRISMA-ScR) reporting guidelines.Discussion: This study will be the first comprehensive and systematic review to understand the SDM research status in mainland China. The results of this review will help us to identify the gaps in current SDM research and inform future theoretical and empirical studies.Registration: Inplasy protocol 202130021. doi: 10.37766/inplasy2021.3.0021

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)0,092
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,067
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,489

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0920,067
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,010
Bibliométrie0,0180,014
Études des sciences et des technologies0,0060,005
Communication savante0,0070,008
Science ouverte0,0060,006
Intégrité de la recherche0,0080,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0500,007

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 Opus0,518
Tête enseignante GPT0,665
Écart entre enseignants0,147 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueResearch Square→Même sujetPatient-Provider Communication in Healthcare→Travaux en français237 207→