004 Co-designing a consult patient decision aid for deprescribing cholinesterase inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
Introduction People living with dementia take many medications, some of which may become high-risk, unnecessary, or ineffective as dementia progresses. Up to one third of cholinesterase inhibitors (ChEIs) are continued for longer than appropriate. Deprescribing (reducing or stopping) these medications remains limited. Our aim was to co-design a consult patient decision aid (CPtDA) to support shared decision making between healthcare professionals and consumers to make decisions about deprescribing ChEIs. Methods A systematic process using the International Patient Decision Aids Standards to develop Patient Decision Aids was employed. Development involved assembling a steering group and defining the CPtDA’s purpose, scope, and target audience. Interviews with consumers and healthcare professionals were conducted to gain feedback on the content, format, structure, comprehensibility, and usability. Results A steering group composed of healthcare professional and consumer representatives was assembled. The group developed the draft prototype so that it was suitable for further testing. Interviews were conducted with 6 healthcare professionals and 11 consumers. Iterative changes to improve the content, format and structure of the decision aid were made over three rounds of modifications. The main changes included rewording the purpose of the decision aid and simplifying its layout and format. Participants reported that the decision aid is comprehensible and may be useful in clinical practice. Discussion Limited co-designed resources exist to guide shared decision making about deprescribing decisions for people living with dementia. Our co-designed CPtDA could help people living with dementia and their carers to consider their goals of care and decide to continue or deprescribe their ChEI alongside their healthcare professional. Conclusion(s) Using the CPtDA in practice will support shared decision making about the continued need of ChEIs. This may lead to increased deprescribing, better aligning medication use with patient goals.
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 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 | 0,015 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,005 |
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 ».