Improving the Understanding of Test Results by Substituting (Not Adding) Goal Ranges: Web-Based Between-Subjects Experiment (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Most displays of laboratory test results include a standard reference range. For some patients (eg, those with chronic conditions), however, getting a result within the standard range may be unachievable, inappropriate, or even harmful. OBJECTIVE The objective of our study was to test the impact of including clinically appropriate goal ranges outside the standard range in the visual displays of laboratory test results. METHODS Participants (N=6776) from a demographically diverse Web-based panel viewed hypothetical glycated hemoglobin (HbA1c) test results (HbA1c either 6.2% or 8.2%) as part of a type 2 diabetes management scenario. Test result visual displays included either a standard range (4.5%-5.7%) only, a goal range (6.5%-7.5%) added to the standard range, or the goal range only. The results were displayed in 1 of the following 3 display formats: (1) a table; (2) a simple, two-colored number line (simple line); or (3) a number line with diagnostic categories indicated via colored blocks (block line). Primary outcome measures were comprehension of and negative reactions to test results. RESULTS While goal range information did not influence the understanding of HbA1c=8.2% results, the goal range only display produced higher levels of comprehension and decreased negative reactions to HbA1c=6.2% test results compared with the no goal range and goal range added conditions. Goal range information was less helpful in the block line condition versus the other formats. CONCLUSIONS Replacing the standard range with a clinically appropriate goal range could help patients better understand how their test results relate to their personal targets.
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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 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,005 |
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 ».