Acceptability and Utility of a Web-Based Patient-Completed Clinical Decision Aid for the Differential Diagnosis of Transient Loss of Consciousness: Qualitative Interview Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Web-based patient-completed clinical decision aids (CDAs) have the potential to reduce inefficient resource use and patient risk in acute and emergency settings while minimizing additional clinician time burdens. However, such interventions must be acceptable for use by their target audience-patients. Objective: The objective of this study is to assess acceptability and utility to patients of a novel online patient-completed CDA for the differential diagnosis of transient loss of consciousness (TLoC). Methods: Within a larger validation study of a patient-completed CDA, we conducted nested qualitative semistructured interviews with a purposive sample of 20 patients who used the CDA in the study and performed thematic analysis of interview transcripts. Results: We identified 11 themes within the data: 3 addressing the content of the CDA, 3 addressing the online implementation, and 4 addressing usability and acceptability of the CDA. Respondents generally felt an online CDA was easy to complete and acceptable, though they felt that increased options to personalize descriptions of their experience would be helpful and offered guidance on how to make it a more useful resource for patients as well as clinicians. We present good practice points for the design of patient-completed online CDAs on the basis of our thematic analysis. Conclusions: Findings suggest that patient-completed CDAs may be accessible and feasible in acute and emergency settings, though further research is needed to explore their real-world usability. In designing such tools, clinicians should endeavor to maintain their accessibility for all relevant patient groups and to use them to provide direct patient benefit, as well as to support clinical decision-making, for example, through simultaneous patient-directed outputs.
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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 | 0,046 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».