Decision Analysis in SHared decision making for Thromboprophylaxis during Pregnancy (DASH-TOP): a sequential explanatory mixed-methods pilot study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To gain insight into formal methods of integrating patient preferences and clinical evidence to inform treatment decisions, we explored patients' experience with a personalised decision analysis intervention, for prophylactic low-molecular-weight heparin (LMWH) in the antenatal period. DESIGN: Mixed-methods explanatory sequential pilot study. SETTING: Hospitals in Canada (n=1) and Spain (n=4 sites). Due to the COVID-19 pandemic, we conducted part of the study virtually. PARTICIPANTS: 15 individuals with a prior venous thromboembolism who were pregnant or planning pregnancy and had been referred for counselling regarding LMWH. INTERVENTION: A shared decision-making intervention that included three components: (1) direct choice exercise; (2) preference elicitation exercises and (3) personalised decision analysis. MAIN OUTCOME MEASURES: Participants completed a self-administered questionnaire to evaluate decision quality (decisional conflict, self-efficacy and satisfaction). Semistructured interviews were then conducted to explore their experience and perceptions of the decision-making process. RESULTS: Participants in the study appreciated the opportunity to use an evidence-based decision support tool that considered their personal values and preferences and reported feeling more prepared for their consultation. However, there were mixed reactions to the standard gamble and personalised treatment recommendation. Some participants could not understand how to complete the standard gamble exercises, and others highlighted the need for more informative ways of presenting results of the decision analysis. CONCLUSION: Our results highlight the challenges and opportunities for those who wish to incorporate decision analysis to support shared decision-making for clinical decisions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Qualitatif | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | high |
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 | 0,006 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».