040 Creating diverse approaches for shared decision- making (SDM) in atopic dermatitis treatment choices
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Atopic Dermatitis (AD) is a chronic skin condition influenced by genetics, immunological issues, and environmental factors. Choosing the right treatment is crucial. The Shared Decision-Making for AD aims to align treatment plans with patient expectations and enhance communication between healthcare providers and patients. Methods We established a collaborative SDM team for the treatment of AD. The team includes attending physicians, resident physicians, nurses, pharmacists, quality management, and information engineers. Adopting the Ottawa Decision Support Framework, team members underwent educational training. The SDM model is based on a structured information form, comprising two main elements: 1. PDA: Content includes evidence-based treatment options (such as phototherapy, immunomodulators, biologics, etc.). Patients make choices based on personal preferences using a 5-point scale, and the system automatically scores the preferences. Preference choice scores exceeding 24 indicate a preference for immunomodulators/biologics, while scores below 24 indicate a preference for phototherapy. 2. Outcome assessments include 1.SMM-9 options and 2.Preparation for Decision Making Scale. Results PDA were developed in 2019, and by 2023, 53 patients utilized the system, with 39 completing the PDA and 37 completing the outcome assessment. Satisfaction scores were all above 81. The system is also utilized by five medical institutions. Discussion To enhance utilization, a push notification feature was added to the system in 2021, providing QR codes for outpatient patients to read the SDM electronic forms multiple times. Simultaneously, an immediate intelligent dashboard system was established, seamlessly integrating the SDM. Conclusion(s) The interdisciplinary team successfully implemented Shared Decision-Making (SDM) for atopic dermatitis patients, regularly updating it based on the latest evidence-based practices. Utilizing technology such as Redcap and a real-time dashboard improves communication between physicians and patients. Integrated process records assist in informed treatment decisions, maximizing the benefits of SDM.
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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 | 0,062 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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.
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 ».