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Enregistrement W4220817518 · doi:10.1371/journal.pone.0265401

Are shared decision making studies well enough described to be replicated? Secondary analysis of a Cochrane systematic review

2022· article· en· W4220817518 sur OpenAlexaff
Titilayo Tatiana Agbadjé, Paula Riganti, Évèhouénou Lionel Adisso, Rhéda Adekpedjou, Alexandrine Boucher, Andressa Teoli Nunciaroni, Juan Víctor Ariel Franco, María Victoria Ruiz Yanzi, France Légaré

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChecklistPsychological interventionSystematic reviewRandomized controlled trialFidelityMEDLINEMedicineHealth professionalsReplicateMeta-analysisIntervention (counseling)Health carePsychologyComputer scienceNursingPathologyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Interventions to change health professionals' behaviour are often difficult to replicate. Incomplete reporting is a key reason and a source of waste in health research. We aimed to assess the reporting of shared decision making (SDM) interventions. METHODS: We extracted data from a 2017 Cochrane systematic review whose aim was to determine the effectiveness of interventions to increase the use of SDM by healthcare professionals. In a secondary analysis, we used the 12 items of the Template for Intervention Description and Replication (TIDieR) checklist to analyze quantitative data. We used a conceptual framework for implementation fidelity to analyze qualitative data, which added details to various TIDieR items (e.g. under "what materials?" we also reported on ease of access to materials). We used SAS 9.4 for all analyses. RESULTS: Of the 87 studies included in the 2017 Cochrane review, 83 were randomized trials, three were non-randomized trials, and one was a controlled before-and-after study. Items most completely reported were: "brief name" (87/87, 100%), "why" (rationale) (86/87, 99%), and "what" (procedures) (81/87, 93%). The least completely reported items (under 50%) were "materials" (29/87, 33%), "who" (23/87, 26%), and "when and how much" (18/87, 21%), as well as the conditional items: "tailoring" (8/87, 9%), "modifications" (3/87, 4%), and "how well (actual)" (i.e. delivered as planned?) (3/87, 3%). Interventions targeting patients were better reported than those targeting health professionals or both patients and health professionals, e.g. 84% of patient-targeted intervention studies reported "How", (delivery modes), vs. 67% for those targeting health professionals and 32% for those targeting both. We also reported qualitative analyses for most items. Overall reporting of items for all interventions was 41.5%. CONCLUSIONS: Reporting on all groups or components of SDM interventions was incomplete in most SDM studies published up to 2017. Our results provide guidance for authors on what elements need better reporting to improve the replicability of their SDM interventions.

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)0,328
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,703
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,672
Score d'incertitude au seuil0,828

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3280,703
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0230,039
Bibliométrie0,0290,025
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0080,009
Science ouverte0,0040,007
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,449
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,015 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineReproductibilité
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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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