Abstract 10977: Shared Decision-Making in Athletes Diagnosed With a Cardiovascular Condition: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Exercise restriction following the identification of a cardiovascular condition can profoundly impact the identity, career, and well-being of athletes. Shared decision-making (SDM) is emerging as the standard of care to guide recommendations for athletes at risk of cardiovascular events. This scoping review summarizes existing approaches, barriers, and facilitators to SDM in sports cardiology. Methods: A literature search of the MEDLINE, Embase, Cochrane Library, PubMed, CINAHL, SPORTDiscus, and PsycInfo databases was conducted in January 2022. Abstract screening and full-text review were completed in duplicate by independent reviewers. The PCC (Participants, Concepts, Context) framework was used to assess study eligibility. Included articles discussed the use of SDM (C/C) following the diagnosis of a cardiovascular condition in an athlete (P). Results: A total of 6,049 records were screened, of which 38 were included in this review. Article classifications included theoretical papers (31), such as editorials and guidelines, and research studies (7). Main findings of the research studies are shown in Table 1. All selected articles defined SDM as an open dialogue between the athlete, healthcare team, and other stakeholders (e.g., parents, coaches). The benefits and risks of management strategies, treatment options, and return-to-play were the focus of this dialogue. Common themes among SDM approaches emerged, such as emphasizing patient values, considering non-physical factors (e.g., emotional, psychological, financial), and informed consent. Barriers to SDM included pressure from institutions and liability of healthcare providers in the case of adverse events. Conclusions: SDM is the recommended paradigm for providing care to athletes diagnosed with cardiovascular conditions. Further education for healthcare providers regarding the SDM approach, as well as future research assessing SDM in a clinical setting, is needed.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».