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Enregistrement W4281633120 · doi:10.1097/pxr.0000000000000142

Improving shared decision-making for prosthetic care: A qualitative needs assessment of prosthetists and new lower-limb prosthesis users

2022· article· en· W4281633120 sur OpenAlexaboutno aff
Chelsey B. Anderson, Stefania Fatone, Mark M. Mañago, Laura A. Swink, Emily R. Hager, Andrew J. Kittelson, Cory L. Christiansen, Dawn Magnusson

Notice bibliographique

RevueProsthetics and Orthotics International · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueProsthetics and Rehabilitation Robotics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of General Medical Sciences
Mots-clésProsthesisContext (archaeology)AmputationComputer scienceMedicineSurgeryArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Prosthesis design is complex and multiple appropriate options exist for any individual with lower-limb amputation. However, there is insufficient evidence for guiding decision-making. Shared decision-making (SDM) offers an opportunity to incorporate patient-specific values and preferences where evidence is lacking for prosthesis design decisions. To develop resources to facilitate SDM, and consistent with the International Patient Decision Aid Standards, it is necessary to identify the decisional needs of prosthetists and prosthesis users for prosthesis design decisions. OBJECTIVES: To assess the needs of prosthetists and new prosthesis users for SDM about the first prosthesis design. STUDY DESIGN: Qualitative descriptive design. METHODS: Six focus groups were conducted with 38 prosthetists. Individual semistructured interviews were conducted with 17 new prosthesis users. Transcripts were analyzed using directed content analysis, with codes defined a priori using existing frameworks for SDM: the Three Talk Model for SDM and the Ottawa Decision Support Framework. RESULTS: Four main themes were identified among prosthetists and prosthesis users: acknowledging complexity in communication, clarifying values, recognizing the role of experience to inform preferences , and understanding the prosthetic journey . CONCLUSIONS: Resources that support SDM for the first prosthesis design should consider methods for identifying individual communication needs, support with clarifying values, and resources such as experience for achieving informed preferences, within the context of the overall course of rehabilitation and recovery following lower-limb amputation. The themes identified in this work can inform SDM to promote collaborative discussion between prosthetists and new prosthesis users when making prosthesis design decisions.

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)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,171

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0110,009
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,290 · 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'étudeQualitatif
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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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