Human-Centred Design & Development of a Shared Decision Aid for Patients with Chronic Kidney Disease Facing Treatment for Coronary Heart Disease
Notice bibliographique
Résumé
Background: Coronary artery disease (CAD) commonly accompanies chronic kidney disease (CKD) and carries unique management considerations for people with CKD. Shared decision-making (SDM) is a collaborative approach in which patients and physicians make decisions together based on a shared understanding of the health condition, treatment options and attributes, patient values and preferences, and risk tolerance. Our objective was to support SDM by creating a decision aid for patients with CKD and physicians addressing invasive vs conservative CAD treatment options, which included personalized risk estimates for treatment option attributes, and identification of patient values and preferences. Methods: decision aid. A concurrent mixed-methods study involved patients and physicians evaluating content, features, implementation contexts, and guided design. Survey data analysis used descriptive statistics, and interview transcripts were analyzed using deductive content analysis. Results: Thirty-two patients (47% aged < 65 years; 47% women) and 18 physicians (72% aged < 50 years; 22% women) evaluated successive decision-aid iterations, providing design and implementation perspectives. Most received decision-aid content positively, and the design was refined over 3 development iterations. Overarching development-informing themes were as follows: (i) facilitating patient-physician interactions and knowledge-sharing to enable SDM; (ii) responding to contextual end-user needs for decision-making; and (iii) supporting flexible workflow use and integration. The decision aid is available at: https://myheartandckd.ca. Conclusions: Human-centred design processes effectively guided creation of a decision aid for patients with CKD and physicians making shared CAD treatment decisions. Findings will inform future clinical implementation strategies.
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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 | 0,049 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».