“Replace uncertainty with information”: Shared decision-making and decision quality surrounding catheter ablation for atrial fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Shared decision-making (SDM) can support patients with atrial fibrillation (AF) to evaluate treatment options for rhythm and symptom control, but studies suggest it is not occurring meaningfully in routine practice. The objective of this study was to measure decision quality and describe decision-making processes among patients and clinicians involved in decision-making around catheter ablation for AF. Methods: We conducted a cross-sectional, mixed-methods study guided by a SDM model outlining decision antecedents, processes, and outcomes. Patients and clinicians completed semi-structured interviews about decision-making around ablation, feelings of decision conflict and regret, and preferences for the content, delivery, and format of a hypothetical decision aid for ablation. Patients also completed surveys about demographic characteristics and literacy levels, AF symptoms using the University of Toronto AF Severity Scale (AFSS), and aspects of decision quality using the Controls-Preferences, Decisional Conflict, and Decision Regret scales. Surveys were analyzed using descriptive statistics and qualitative data were analyzed using directed content analysis. Results: Fifteen patients (mean age 71.1 ± 8.6 years; 27% female; mean 7.0 [SD 7.0] months since ablation) and five clinicians (three physicians, one NP, and one PA) were recruited. Most patients preferred to either share or relinquish control in medical decision-making to clinicians. For most patients, decisional conflict and regret were low, and symptoms and cardiac health generally improved after ablation. However, they also reported low levels of information and agency in the decision-making process. Most clinicians report routinely providing patients with information and encouraging engagement during consultations. Patients reported preferences for an interactive, web-based decision aid that clearly presents evidence regarding outcomes using data, visualizations, videos, and personalized risk assessments, and is available in multiple languages. Conclusions: Disconnects between clinician efforts to provide information and bolster agency and patient experiences of decision-making suggest decision aids may be needed to improve decision quality in practice. Reported experiences with current decision-making practices and preferences for decision aid content, format, and delivery can support the user-centered design and development of a decision aid.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,029 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».