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Enregistrement W4390583616 · doi:10.1503/cjs.004922

A formalized shared decision-making process with individualized decision aids for older patients referred for cardiac surgery

2024· article· en· W4390583616 sur OpenAlexafffundvenue
Ryan Gainer, Karen J. Buth, Jahanara Begum, Gregory M. Hirsch

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Surgery · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchDalhousie University
Mots-clésMedicineInterquartile rangeContext (archaeology)Decision aidsPsychological interventionCardiac surgeryComprehensionPhysical therapyQuality of life (healthcare)Prospective cohort studyComorbidityAtrial fibrillationInternal medicineSurgeryEmergency medicineNursingAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Comprehension of risks, benefits and alternative treatment options is poor among patients referred for cardiac surgery interventions. We sought to explore the impact of a formalized shared decision-making (SDM) process on patient comprehension and decisional quality among older patients referred for cardiac surgery. Methods: We developed and evaluated a paper-based decision aid for cardiac surgery within the context of a prospective SDM design. Surgeons were trained in SDM through a Web-based program. We acted as decisional coaches, going through the decision aids with the patients and their families, and remaining available for consultation. Patients (aged ≥ 65 yr) undergoing isolated valve, coronary artery bypass graft (CABG) or CABG and valve surgery were eligible. Participants in the non-SDM phase followed standard care. Participants in the SDM group received a decision aid following cardiac catheterization, populated with individualized risk assessment, personal profile and comorbidity status. Both groups were assessed before surgery on comprehension, decisional conflict, decisional quality, anxiety and depression. Results: We included 98 patients in the SDM group and 97 in the non-SDM group. Patients who received decision aids through a formalized SDM approach scored higher in comprehension (median 15.0, interquartile range [IQR] 12.0–18.0) than those who did not (median 9.0, IQR 7.0–12.0, p < 0.001). Decisional quality was greater in the SDM group (median 82.0, IQR 73.0–91.0) than in the non-SDM group (median 76.0, IQR 62.0–82.0, p < 0.05). Decisional conflict scores were lower in the SDM group (mean 1.76, standard deviation [SD] 1.14) than in the non-SDM group (mean 5.26, SD 1.02, p < 0.05). Anxiety and depression scores showed no significant difference between groups. Conclusion: Institution of a formalized SDM process including individualized decision aids improved comprehension of risks, benefits and alternatives to cardiac surgery, as well as decisional quality, and did not result in increased levels of anxiety.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,177
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,241 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations7
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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