Development and Pilot-Testing of a Patient Decision Aid for Left Ventricular Assist Device Placement
Notice bibliographique
Résumé

 
 
 Background
 Studies indicate suboptimal patient understanding of the capabilities, lifestyle implications, and risks of LVAD therapy. This paper describes the development methodology and pilot-testing of a decision aid for Left Ventricular Assist Device (LVAD) placement, combining traditional needs-assessment with a novel user- centered approach.
 Methods and Results
 We developed the decision aid in line with the Ottawa Decision Support Framework (ODSF) and the International Patient Decision Aids Standards (IPDAS) for ensuring quality, patient-centered content. Structured interviews were conducted with patients, caregivers, candidates for LVAD treatment, and expert clinicians (n=71) to generate content based on patient values and decisional needs, and providers’ perspectives on knowledge needs for informed consent. The aid was alpha tested through cognitive interviews (n=5) and acceptability tested with LVAD patients (n=10), candidates (n=10), and clinicians (n=13). Patients, caregivers and clinicians reported they would recommend the aid to patients considering treatment options for heart failure. Patients and caregivers agreed that the decision aid is a balanced tool presenting risks and benefits of LVAD treatment and generating discussion about aspects of heart failure treatment that matter most to patients.
 
 
 
 Conclusion
 We identified gaps in knowledge about heart failure treatment options, including diagnosis, decision-making, surgery, post-operative maintenance and lifestyle changes. Challenges included presenting risks and benefits for informed decision making without frightening patients and circumventing reflection, and balancing an emphasis on LVAD with other alternative treatment options like comfort- directed palliative and supportive care.
 
 
 
 
 
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».