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Enregistrement W4377240073 · doi:10.1186/s12911-023-02186-4

Digital encounter decision aids linked to clinical practice guidelines: results from user testing SHARE-IT decision aids in primary care

2023· article· en· W4377240073 sur OpenAlexaff
Pieter Van Bostraeten, Bert Aertgeerts, Geertruida E Bekkering, Nicolas Delvaux, Anna Haers, Matisse Vanheeswyck, Alexander Vandekendelaere, Niels Van der Auwera, Charlotte Dijckmans, Elise Ostyn, Willem Soontjens, Wout Matthysen, Noémie Schenk, Lien Mertens, Jasmien Jaeken, Thomas Agoritsas, Mieke Vermandere

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Informatics and Decision Making · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesCenter for Evolutionary Biology and Medicine, University of PittsburghKU Leuven
Mots-clésDecision aidsTerminologyThink aloud protocolHealth informaticsMedicineQualitative researchGlobal Positioning SystemComputer scienceMedical educationNursingHuman–computer interactionAlternative medicinePublic healthUsability

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Encounter decision aids (EDAs) are tools that can support shared decision making (SDM), up to the clinical encounter. However, adoption of these tools has been limited, as they are hard to produce, to keep up-to-date, and are not available for many decisions. The MAGIC Evidence Ecosystem Foundation has created a new generation of decision aids that are generically produced along digitally structured guidelines and evidence summaries, in an electronic authoring and publication platform (MAGICapp). We explored general practitioners' (GPs) and patients' experiences with five selected decision aids linked to BMJ Rapid Recommendations in primary care. METHODS: We applied a qualitative user testing design to evaluate user experiences for both GPs and patients. We translated five EDAs relevant to primary care, and observed the clinical encounters of 11 GPs when they used the EDA with their patients. We conducted a semi-structured interview with each patient after the consultation and a think-aloud interview with each GPs after multiple consultations. We used the Qualitative Analysis Guide (QUAGOL) for data analysis. RESULTS: Direct observations and user testing analysis of 31 clinical encounters showed an overall positive experience. The EDAs created better involvement in decision making and resulted in meaningful insights for patients and clinicians. The design and its interactive, multilayered structure made the tool enjoyable and well-organized. Difficult terminology, scales and numbers hindered understanding of certain information, which was sometimes perceived as too specialized or even intimidating. GPs thought the EDA was not suitable for every patient. They perceived a learning curve was required and the need for time investment was a concern. The EDAs were considered trustworthy as they were provided by a credible source. CONCLUSIONS: This study showed that EDAs can be useful tools in primary care by supporting actual shared decision making and enhancing patient involvement. The graphical approach and clear representation help patients better understand their options. To overcome barriers such as health literacy and GPs attitudes, effort is still needed to make the EDAs as accessible, intuitive and inclusive as possible through use of plain language, uniform design, rapid access and training. TRIAL REGISTRATION: The study protocol was approved by the The Research Ethics Committee UZ/KU Leuven (Belgium) on 31-10-2019 with reference number MP011977.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,265
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,912
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,265
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,380
Tête enseignante GPT0,534
Écart entre enseignants0,154 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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