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Enregistrement W4405412315 · doi:10.1155/hsc/5529258

Do a Clinical Practice Guideline Facilitate Shared Decision‐Making? Development of a French Assessment Tool Using the Delphi Consensus Method

2024· article· en· W4405412315 sur OpenAlexaff
Yves-Marie Vincent, Alienor Daron, Luke Harper, Jean-Philippe Joseph, Anik Giguère, François Blot, Nora Moumjid

Notice bibliographique

RevueHealth & Social Care in the Community · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDelphi methodDelphiDeliberationRelevance (law)GuidelineMedicineHealth careEvidence-based medicineKnowledge managementProcess managementMedical educationComputer scienceAlternative medicineArtificial intelligencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Evidence‐based medicine (EBM) is a prime component of medical practice. EBM often translate into clinical practice guidelines (CPG) widely used by healthcare providers. However, CPGs are often focused on a specific pathology, and they rarely make a room for shared decision‐making (SDM) another key dimension, centered on the information exchange between the physician and the patient, the deliberation/discussion, and the decision made based on a common agreement. An assessment tool is therefore needed to determine whether the structure of CPGs allows or not the integration of SDM. Objectives: To develop an assessment tool in French that could quantify the degree to which CPG facilitate SDM by translating and adapting the elements developed in international consensus studies. Method: A Delphi consensus method including seven experts selected from the leading scientific community on the topic. Consensus was considered to have been reached when the approval rate reached 70%. Results: A consensus for the adaptation, relevance, and adjustment of 19 strategies was reached after three rounds. Based on these strategies, 17 criteria were developed. They 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,” and recommendation‐specific strategies such as giving to the patient a copy of his/her personalized treatment plan, recommending which patient decision aid could be used and when, or encouraging the patient to exchange with close relatives and friends for the discussion. Conclusion: We developed a 17‐item tool to assess whether or not a CPG facilitates sustainable development. This tool will have to be tested to ensure that it is easy to use, relevant and reproducible, and thus meets the expected quality criteria. Such a tool would enable researchers and patients alike to assess CPGs using a common benchmark, would support national and international benchmarking processes, and provide a starting point for future improvement. Translations into other languages could broaden the scope of use.

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)0,267
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,329
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,267
Score d'incertitude au seuil0,903

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2670,329
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0150,008
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,582
Tête enseignante GPT0,641
Écart entre enseignants0,059 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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