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Enregistrement W4210272955 · doi:10.2196/preprints.14462

Comparative Effectiveness of a Web-Based Patient Decision Aid for Therapeutic Options for Sickle Cell Disease: Randomized Controlled Trial (Preprint)

2019· preprint· en· W4210272955 sur OpenAlexaboutno aff
Lakshmanan Krishnamurti, Diana Ross, Cynthia Sinha, Traci Leong, Namita Bakshi, Nonita Mittal, Divya Veludhandi, Anh-Phuong Pham, Alankrita Taneja, Kamesh Gupta, Julum Nwanze, Andrea Matthews, Saumya Joshi, Veronica Vazquez-Olivieri, Santhi Arjunan, Ifechi Okonkwo, Ines Lukombo, Peter A. Lane, Nitya Bakshi, George Loewenstein

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemoglobinopathies and Related Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDecision aidsRandomized controlled trialMedicineDecision support systemPopulationClinical decision support systemUsabilityFamily medicineAlternative medicineSurgeryComputer scienceData miningPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND Hydroxyurea, chronic blood transfusions, and bone marrow transplantation are efficacious, disease-modifying therapies for sickle cell disease but involve complex risk-benefit trade-offs and decisional dilemma compounded by the lack of comparative studies. A patient decision aid can inform patients about their treatment options, the associated risks and benefits, help them clarify their values, and allow them to participate in medical decision making. OBJECTIVE The objective of this study was to develop a literacy-sensitive Web-based patient decision aid based on the Ottawa decision support framework, and through a randomized clinical trial estimate the effectiveness of the patient decision aid in improving patient knowledge and their involvement in decision making. METHODS We conducted population decisional needs assessments in a nationwide sample of patients, caregivers, community advocates, policy makers, and health care providers using qualitative interviews to identify decisional conflict, knowledge and expectations, values, support and resources, decision types, timing, stages and learning, and personal clinical characteristics. Interview transcripts were coded using QSR NVivo 10. Alpha testing of the patient decision aid prototype was done to establish usability and the accuracy of the information it conveyed, and then was followed by iterative cycles of beta testing. We conducted a randomized clinical trial of adults and of caregivers of pediatric patients to evaluate the efficacy of the patient decision aid. RESULTS In a decisional needs assessment, 223 stakeholders described their preferences, helping to guide the development of the patient decision aid, which then underwent alpha testing by 30 patients and 38 health care providers and iterative cycles of beta testing by 87 stakeholders. In a randomized clinical trial, 120 participants were assigned to either the patient decision aid or standard care (SC) arm. Qualitative interviews revealed high levels of usability, acceptability, and utility of the patient decision aid in education, values clarification, and preparation for decision making. On the acceptability survey, 72% (86/120) of participants rated the patient decision aid as good or excellent. Participants on the patient decision aid arm compared to the SC arm demonstrated a statistically significant improvement in decisional self-efficacy (P=.05) and a reduction in the informed sub-score of decisional conflict (P=.003) at 3 months, with an improvement in preparation for decision making (P<.001) at 6 months. However, there was no improvement in terms of the change in knowledge, the total or other domain scores of decisional conflicts, or decisional self-efficacies at 6 months. The large amount of missing data from survey completion limited our ability to draw conclusions about the effectiveness of the patient decision aid. The patient decision aid met 61 of 62 benchmarks of the international patient decision aid collaboration standards for content, development process, and efficacy. CONCLUSIONS We have developed a patient decision aid for sickle cell disease with extensive input from stakeholders and in a randomized clinical trial demonstrated its acceptability and utility in education and decision making. We were unable to demonstrate its effectiveness in improving patient knowledge and involvement in decision making. CLINICALTRIAL ClinicalTrials.gov NCT03224429; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03224429 and ClinicalTrials.gov NCT02326597; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02326597

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,287 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations0
Publié2019
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