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Enregistrement W4400453001 · doi:10.1136/bmjebm-2024-sdc.149

150 Uncertainty communication in caregivers of children with neuromuscular scoliosis: a qualitative study

2024· article· en· W4400453001 sur OpenAlexaff
Jody L. Lin, Angela Zhu, Sabrina Sedano, Tsivya Devereaux, Alyssa L. Thorman, Kimberly A. Kaphingst, Paul K. J. Han, Unni Narayanan, Tamara D. Simon, Gregory J. Stoddard, Kaleb Eppich, Heather T. Keenan, Steven M. Asch, Angela Fagerlin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStoma care and complications
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScoliosisPhysical medicine and rehabilitationComputer sciencePsychologyPhysical therapyMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Introduction</h3> Surgical treatment is the only definitive treatment to halt the progression of neuromuscular scoliosis (NMS) but is associated with complication rates of 17–40%. Caregivers experience considerable uncertainty during decision-making. This study aims to identify topics for which uncertainty is a concern to caregivers and how caregivers interpret that uncertainty. <h3>Methods</h3> From two quaternary children’s hospitals, we recruited English- and Spanish-speaking adult caregivers of children aged 8–21 years with NMS who had previously decided whether to treat their child’s NMS with surgery. Caregivers completed an audio-recorded 45–60 minute semi-structured interview about uncertainty related to NMS treatment decisions. Two independent coders used thematic analysis of interview transcripts to inductively generate themes and serial coding reviews to generate agreement. Team meetings synthesized final themes. Subsequently, themes were categorized into an existing taxonomy of sources of uncertainty: probability, ambiguity, and complexity.<sup>1</sup> <h3>Results</h3> From n=45 interviews, we identified six topical areas of uncertainty: right time for surgery, rate of NMS progression, benefits and risks of surgery, risks of non-surgical management, and effects of underlying comorbidities (see table 1 for quotes). The effects of comorbidities was the most commonly mentioned uncertainty, and the only uncertainty for which caregivers served as the information source rather than providers. Except for treatment risks and benefits, caregivers interpreted most uncertainty as arising from ambiguity or complexity. <h3>Discussion</h3> Clinical encounters should better address how underlying comorbidities affect the risks and benefits of NMS treatment options. <h3>Conclusion</h3> Successful strategies to communicate uncertainties from ambiguity and complexity are needed to address this issue. <h3>Reference</h3> Han PJK, Klein WMP, Arora NK. <i>Med Decis Making.</i> 2011;<b>311</b>(6):828–838.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,497
Score d'incertitude au seuil0,408

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,323 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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