MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4400453225 · doi:10.1136/bmjebm-2024-sdc.30

030 Evidence based & lived-experience informed: co- designing an intervention to increase shared decision- making for children with medical complexity

2024· article· en· W4400453225 sur OpenAlexaff
Francine Buchanan, Peter J. Gill, Sanjay Mahant, Naomi Gryfe Saperia, Sharon E. Straus, Christine Fahim, Karolyn Hardy Brown, Glyn Elwyn

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueChild and Adolescent Health
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntervention (counseling)Medical decision makingComputer scienceKnowledge managementPsychologyMedicineFamily medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Children with medical complexity (CMC) are the most medically fragile sub-set of paediatric patients who require intensive support from caregivers.1 CMC are mostly cared for on general pediatric inpatient units (GPIU) where hospitalizations are acute, frequent and often prolonged with an increased risk for adverse outcomes.2–4 During hospitalizations, due to the co-existence of underlying diseases, caregivers and clinicians of CMC often face decisions with unclear answers, with inadequate evidence to support treatment options. To overcome these challenges, studies have called for the development of evidence-based interventions tailored to the perceived and/or experienced barriers and facilitators of SDM.5 Methods Employing a co-design methodology, with an integrated pragmatic evaluation component6 enabled caregivers and health care professionals caring for CMC to co-design an intervention to facilitate better SDM while hospitalized. In a 5-hour co-design workshop, guided by design thinking methodology,7 participants empathized with those engaging in SDM through role plays, identified key areas of tension, collaboratively generated ‘blue sky’ interventions to address the identified tensions, with two groups each prototyping one identified solution using summarised evidence on SDM. Results Collaboration, humility, roles, skills and knowledge were all identified by participants as the key areas of tension or uncertainty in SDM encounters. The two interventions prototyped,1 a caregiver extension to an electronic medical record, and2 a multi-modal training program with supplemental tools, apps, podcasts and evaluations, complemented each other and were deemed practical, robust, implementable and sustainable by participants including administrators responsible for implementation. Discussion/Conclusion Two interventions were co-designed and prototyped to address means of clarifying, making explicit and practicing the components of SDM identified in the model, while promoting feelings of partnership, trust and benevolence. Further research is required to further refine the prototypes further explore implementation and testing. References Cohen E, Kuo DZ, Agrawal R, Berry JG, Bhagat SKM, Simon TD, et al. Children with medical complexity: an emerging population for clinical and research initiatives. Pediatrics. 2011;127(3):529–38. Berry JG, Hall DE, Kuo DZ, Cohen E, Agrawal R, Feudtner C, et al. Hospital utilization and characteristics of patients experiencing recurrent readmissions within children’s hospitals. JAMA. 2011;305(7):682–90. Gold JM, Hall M, Shah SS, Thomson J, Subramony A, Mahant S, et al. Long length of hospital stay in children with medical complexity. J Hosp Med. 2016;11(11):750–6. Simon TD, Mahant S, Cohen E. Pediatric hospital medicine and children with medical complexity: past, present, and future. Curr Probl Pediatr Adolesc Health Care. 2012;42(5):113–9. Boland L, Graham ID, Légaré F, Lewis K, Jull J, Shephard A, et al. Barriers and facilitators of pediatric shared decision-making: a systematic review. Implement Sci. 2019;14(1):7. Feldstein AC, Glasgow RE. A practical, robust implementation and sustainability model (PRISM) for integrating research findings into practice. Jt Comm J Qual Patient Saf. 2008;34(4):228–43. Ku B, Lupton E. Health design thinking: creating products and services for better health. mit Press; 2022.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,144

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,002

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 Opus0,258
Tête enseignante GPT0,529
Écart entre enseignants0,271 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Explorer davantage

Même sujetChild and Adolescent HealthTravaux en français237 207