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Enregistrement W4401116373 · doi:10.2196/56935

Lessons Learned From Shared Decision-Making With Oral Anticoagulants: Viewpoint on Suggestions for the Development of Oral Chemotherapy Decision Aids

2024· review· en· W4401116373 sur OpenAlexvenueno aff
Daniel E. McLoughlin, Fabiola M Moreno Echevarria, Sherif M. Badawy

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2024
Typereview
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmaceutical industry and healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésDecision aidsMedicineIntensive care medicineAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oral chemotherapy is commonly prescribed, and by using decision aids (DAs), clinicians can facilitate shared decision-making (SDM) to align treatment choices with patient goals and values. Although products exist commercially, little evidence informs the development of DAs targeting the unique challenges of oral chemotherapy. To address this gap in the literature, our objective was to review DAs developed for oral anticoagulation, DA use in oncology, and patient preference surveys to guide the development of DAs for oral chemotherapy. We focused on reviewing SDM, patient preferences, and specifically the development, efficacy, and patient experience of DAs in oral anticoagulation and oncologic conditions, ultimately including conclusions and data from 30 peer-reviewed publications in our viewpoint paper. We found that effective DAs in oral anticoagulation improved knowledge, lowered decisional conflict, increased adherence, and covered a broad range of SDM elements; however, limited information on patient experience was a common shortcoming. In oncology, DAs increased knowledge and aligned decisions with the values of the patients. Ineffective oncology DAs provided general, unclear, or overly optimistic information, while providing "too much" information was not shown to do harm. Patients preferred DAs that included pros and cons, side effects, questions to ask, and expected quality of life changes. In developing DAs for oral chemotherapy, patients should be included in the development process, and DA content should be specifically tailored to patient preferences. Providing DAs ahead of appointments proved more effective than during, and additional considerations included addressing barriers to efficacy. There is a need for evidence-based DAs to facilitate SDM for patients considering oral chemotherapy. Developers should use data from studies in oral anticoagulation, oncology, and preference surveys to optimize SDM.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,678
Tête enseignante GPT0,656
Écart entre enseignants0,022 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
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Résumé présentoui

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