Shared decision‐making related to treatment of haemophilia: A scoping review of influential factors and available support tools
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Treatment selection in haemophilia is increasingly challenging given evolving therapeutic options and the need for individualization. Shared decision-making (SDM) approaches have recently gained interest, though a synthesis of available studies is lacking. AIM: A scoping review was conducted to summarize literature reporting on factors impacting treatment SDM in haemophilia and tools or models available to support such decisions. METHODS: PubMed, Embase, the Cochrane Library, Web of Science and grey literature were searched for studies published through August 2023. Original studies reporting on facilitators and barriers to haemophilia SDM and SDM tools were included and analyzed for themes, characteristics and gaps. RESULTS: A total of 625 records were identified and 14 unique studies were selected (factors influencing treatment SDM, n = 7; SDM tools, n = 7). The studies typically included input from persons with haemophilia, caregivers and healthcare practitioners (HCPs). Thematic organization of factors influencing SDM revealed three main categories: knowledge, patient characteristics and HCP-patient interactions. Availability of information was a commonly reported facilitator of SDM, while poor HCP-patient engagement was a commonly reported barrier. Tools varied in focus, with some facilitating general treatment SDM while others supported selection of certain therapy types. The studies underscored additional factors critical for SDM, such as alignment of HCP-patient perceptions, shared language and tailoring of tools to specific subpopulations. CONCLUSION: Few studies report on treatment SDM factors and tools in haemophilia; available tools vary considerably. It remains unclear whether published tools have been successfully implemented into clinical practice. Additional research is warranted.
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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 | 0,043 | 0,160 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».