Systematic Review of Patient Decision Aids for Stroke Prevention Therapy in Atrial Fibrillation Management
Notice bibliographique
Résumé
Background: Atrial Fibrillation (AF) is a major cause of stroke. Oral anticoagulation can reduce the risk of AF-associated stroke by 65% but it remains underused. Stroke prevention therapy in patients with AF has been considered a good target for shared decision making with patient decision aids as it is a long-term, preference-sensitive decision with known risk-benefit trade-offs. The aim of this systematic review was to summarize published literature on the effectiveness of patient decision aids on the choice of and adherence to stroke prevention therapy in individuals with AF. Methods: We conducted a structured literature search for prospective studies evaluating decision aids for AF stroke prevention therapy in adult patients with nonvalvular AF. We included studies that compared those exposed to a decision aid with a control condition for outcomes including choice of therapy, adherence, decisional conflict and patient knowledge. Quantitative meta-analysis was not feasible due to excessive between-study heterogeneity. Results: Eight studies met inclusion and exclusion criteria. Six studies were randomized clinical trials and two were pre-post comparisons. Of the 8 studies, each evaluated a different decision aid, with only three including all contemporary oral anticoagulant drugs. All decision aids improved AF knowledge compared to baseline or control and decision aids reduced decisional conflict in four of six studies. However, there were inconsistent effects of the studied decision aids on initiation of oral anticoagulation. Adherence to initial stroke prevention therapy choice appeared to benefit from decision aid use in 2 studies that addressed this issue. Conclusions: Decision aids for stroke prevention increased AF patients' knowledge and decisional confidence but had variable impacts on choice of and adherence to stroke prevention therapy. The results highlight the need for well-designed decision aids that present patients with all contemporary therapeutic options.
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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 | 0,012 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».