282 Does a clinical practice guideline facilitate shared decision making? Development of a french assessment tool using the delphi consensus method
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Modern medical practice relies on two main concepts: evidence-based medicine (EBM), for its scientific approach, and shared decision making (SDM), that optimizes health care through the patient doctor relationship. Where clinical practice guidelines (CPG) have made their way into daily practice as an operational form of EBM, shared decision making is struggling to settle in. lt appears that CPGs do not encourage shared decision-making but no tool is currently able to verify it. Method Using the Delphi Method, we translated and converted strategies put forward in How can CPGs be adapted to facilitate SOM into a French appraisal tool that could quantify SDM in CPGs. Results Three rounds of online questionnaires enabled 7 international SDM experts from the FREeDOM collaboration to reach consensus for the translation, pertinence and adjustment of these 19 strategies into assessment criteria. The 17 criteria produced include general strategies such as adding a specific chapter on SDM, using wording that makes patient involvement explicit, presenting outcomes, benefits and harms of all options including ’doing nothing’; as well as recommendation-specific strategies such as giving the patient a copy of his individualized treatment plan, recommending which patient decision aid should be used and when, or encouraging the patient to engage a proxy for the deliberation. Conclusion By assessing whether a CPG facilitates SDM, this appraisal tool could help bridge the gap between EBM and patient-centered medicine. lt will need to be tested for ease of use, pertinence and reproducibility.
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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 | 0,203 | 0,256 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».