Shared decision-making approach to type 2 diabetes management
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To provide an online interactive decision aid to facilitate shared decision making in the context of medication choices for patients with type 2 diabetes mellitus (T2DM). SOURCES OF INFORMATION: The best available clinical prediction model for patients with T2DM was selected based on a review of guidelines, DynaMed, and UpToDate and a search of PubMed. A list of pharmacotherapeutic options for T2DM was compiled based on a review of guidelines, narrative reviews, and expert opinion. To determine the benefits and harms of each treatment, federated search engines were searched for meta-analyses of randomized controlled trials, supplemented by individual randomized controlled trials for outcomes not reported in meta-analyses. MAIN MESSAGE: Approximately 2.1 million Canadians have T2DM, with a resulting increased risk of death, cardiovascular disease, and microvascular outcomes. While more than a dozen medication options are available, decisions regarding these medications are challenging, as patients vary in their preferences. Shared decision making has the potential to individualize these difficult decisions, but the number of diabetes-related outcomes and available treatment options have made this historically impractical. It is within this context that the PEER Diabetes Medication Decision Aid was developed. This decision aid provides patients with personalized 10-year risk estimates for 6 clinically important diabetes-related outcomes. The tool also allows patients to focus on the outcome that matters most to them and to compare the benefits and harms of up to 12 different treatment options. This information is displayed in personalized absolute numbers, along with practical considerations such as cost. CONCLUSION: The PEER Diabetes Medication Decision Aid provides a practical tool that can enable patients with T2DM to come to autonomous and well-informed medication decisions.
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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 | 0,075 | 0,118 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,003 |
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 ».