Shared Decision-Making Aid for Stroke-Prevention Strategies in Patients With Atrial Fibrillation Receiving Maintenance Hemodialysis (SIMPLIFY-HD): A Mixed-Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Recent atrial fibrillation guidelines recommend shared decision-making between clinicians and patients when choosing stroke-prevention therapies. Although decision aids improve patients’ knowledge and decisional conflicts, there is no decision aid for stroke-prevention strategies in people with atrial fibrillation receiving hemodialysis. Objective: The objective was to develop and field test the first decision aid for Atrial Fibrillation in HemoDialysis (AFHD-DA) for stroke prevention in atrial fibrillation and hemodialysis. Design: This is a sequential 3-phase mixed-methods study following the International Patient Decision Aid Standards and the Ottawa Decision Support Framework. Setting: This study was conducted in 2 ambulatory hemodialysis centers in Montreal and Laval (Canada). Participants: Adults with atrial fibrillation receiving hemodialysis and clinicians (physicians, pharmacists, or nurse practitioners) involved in their care. Methods: In phase 1, we conducted systematic and 2 rapid reviews and formed the steering committee to pilot the first version of AFHD-DA. In phase 2, we refined the AFHD-DA through 4 rounds of focus groups and interviews, using a qualitative analysis of transcripts and a descriptive analysis of acceptability and usability scores. In phase 3, we field-tested the decision aid during 16 simulated clinical consultations. We assessed decisional conflict and patient knowledge using before-and-after paired t-tests and compared the proportion of patients with high decisional conflict using McNemar’s test. We used the Ottawa Hospital preparation for decision-making scale and participants’ feedback to evaluate how AFHD-DA facilitated shared decision-making. Results: We enrolled 8 patients and 10 clinicians in phase 2. The predefined usability and acceptability thresholds (68 and 66, respectively) were reached. Theme saturation was achieved in the fourth round of focus groups and interviews. Four major themes emerged: acceptability, usability, decision-making process, and scientific value of the decision aid. Sixteen patients and 10 clinicians field-tested the decision aid in phase 3. In clinical settings, AFHD-DA significantly decreased the mean decisional conflict score from 41.0 to 13.6 ( P < .001) and the proportion of patients with decisional conflicts from 81.3 to 18.8% ( P = .002). It improved the patients’ mean knowledge score from 62.7 to 76.6 ( P = .001), and 81% of patients and 90% of clinicians felt highly prepared for decision-making. Clinical consultations lasted, on average, 21 minutes (standard deviation = 8). Limitations: The main limitations were the low quality of existing literature, the small number of participants, and the absence of a control group. Conclusions: The decision aid facilitated time-efficient shared decision-making between clinicians and patients, improved patients’ knowledge, and reduced decisional conflict around selecting a stroke-prevention strategy for patients with atrial fibrillation receiving hemodialysis.
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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 | 0,048 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».