Patient decision aids for aortic stenosis and chronic coronary artery disease: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Shared decision-making is recommended for patients considering treatment options for severe aortic stenosis (AS) and chronic coronary artery disease (CAD). This review aims to systematically identify and assess patient decision aids (PtDAs) for chronic CAD and AS and evaluate the international evidence on their effectiveness for improving the quality of decision-making. METHODS AND RESULTS: Five databases (Cochrane, CINAHL, Embase, MEDLINE, and PsycInfo), clinical trial registers, and 30 PtDA repositories/websites were searched from 2006 to March 2023. Screening, data extraction, and quality assessments were completed independently by multiple reviewers. Meta-analyses were conducted using Stata statistical software. Eleven AS and 10 CAD PtDAs were identified; seven were less than 5 years old. Over half of the PtDAs were web based and the remainder paper based. One AS and two CAD PtDAs fully/partially achieved international PtDA quality criteria. Ten studies were included in the review; four reported on the development/evaluation of AS PtDAs and six on CAD PtDAs. Most studies were conducted in the USA with White, well-educated, English-speaking participants. No studies fulfilled all quality criteria for reporting PtDA development and evaluation. Meta-analyses found that PtDAs significantly increased patient knowledge compared with 'usual care' (mean difference: 0.620; 95% confidence interval 0.396-0.845, P < 0.001) but did not change decisional conflict. CONCLUSION: Patients who use PtDAs when considering treatments for AS or chronic CAD are likely to be better informed than those who do not. Existing PtDAs may not meet the needs of people with low health literacy levels as they are rarely involved in their development. REGISTRATION: PROSPERO: CRD42021264700.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».