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Enregistrement W4394014111 · doi:10.1161/circheartfailure.123.011445

Qualitative Analysis of Patient Decisional Needs for Medications to Treat Heart Failure

2024· article· en· W4394014111 sur OpenAlexafffundabout
Ricky D. Turgeon, Saranee Fernando, Marc Bains, Jillianne Code, Nathaniel M. Hawkins, Sheri L. Koshman, Lynn Straatman, Mustafa Toma, Sean Virani, Blair J. MacDonald, M. Elizabeth Snow

Notice bibliographique

RevueCirculation Heart Failure · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensUniversity of AlbertaCentre for Advancing Health OutcomesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMichael Smith Health Research BC
Mots-clésDecision aidsPharmacotherapyThematic analysisHeart failureQuality of life (healthcare)MedicineGuidelineQualitative researchInformed consentPsychologyFamily medicineNursingInternal medicineAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The development of tools to support shared decision-making should be informed by patients' decisional needs and treatment preferences, which are largely unknown for heart failure (HF) with reduced ejection fraction (HFrEF) pharmacotherapy decisions. We aimed to identify patients' decisional needs when considering HFrEF medication options. METHODS: This was a qualitative study using semi-structured interviews. We recruited patients with HFrEF from 2 Canadian ambulatory HF clinics and clinicians from Canadian HF guideline panels, HF clinics, and Canadian HF Society membership. We identified themes through inductive thematic analysis. RESULTS: Participants included 15 patients and 12 clinicians. Six themes and associated subthemes emerged related to HFrEF pharmacotherapy decision-making: (1) patient decisional needs included lack of awareness of a choice or options, difficult decision timing and stage, information overload, and inadequate motivation, support and resources; (2) patients' decisional conflict varied substantially, driven by unclear trade-offs; (3) treatment attribute preferences-patients focused on both benefits and downsides of treatment, whereas clinicians centered discussion on benefits; (4) quality of life-patients' definition of quality of life depended on pre-HF activity, though most patients demonstrated adaptability in adjusting their daily activities to manage HF; (5) shared decision-making process-clinicians' described a process more akin to informed consent; (6) decision support-multimedia decision aids, virtual appointments, and primary-care comanagement emerged as potential enablers of shared decision-making. CONCLUSIONS: Patients with HFrEF have several decisional needs, which are consistent with those that may respond to decision aids. These findings can inform the development of HFrEF pharmacotherapy decision aids to address these decisional needs and facilitate shared decision-making.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,443
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,229
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,244 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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