MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4412648785 · doi:10.1093/eurjcn/zvaf122.047

What are the decisions and decisional needs of patients with brain-heart conditions, and their caregivers? A survey study

2025· article· en· W4412648785 sur OpenAlexafffundabout
Kenneth B. Lewis, Semhal Gessese, Aimée Julien, G Higdon, Meg Carley, J Armah, Jess G. Fiedorowicz, Dawn Stacey

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Cardiovascular Nursing · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensOttawa HospitalCARE CanadaCanadian Patient Safety InstituteUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence Fund
Mots-clésMedicineGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Purpose People with brain (e.g. stroke, depression) and heart (e.g., heart failure, irregular heart rhythms) conditions often have both together. Little is known about whether people know about this connection, how it impacts health decision-making and their decisional needs. This study sought to identify common decisions and decisional needs of people living with brain-heart conditions or their caregivers. Methods Using a co-production approach, we designed a survey with a team of researchers, clinicians, patients and caregivers. Eligible participants were adults living with a brain-heart condition, or family members/caregivers, who have made a health decision for themselves or their loved one about their condition within the past 12 months. Potential participants were identified using electronic health records from outpatient clinics and advertisements through community health centres, community social media groups, and newsletters of brain-heart and caregiver related organizations. We cross-sectionally assessed and descriptively analyzed decisions and decisional needs using questions informed by the Ottawa Decision Support Framework, including the validated Decision Conflict Scale (DCS) and the Decision Regret Scale (DRS). Results We recruited 48/50 (96%) patients/caregivers from June 2024 to January 2025. Twenty-six (54%) had a combined brain-heart condition and 22(46%) had a heart condition and at risk for a brain condition. Common decisions were about lifestyle changes 14(32%), medications 11(25%), procedures 10(23%), and diagnostic tests 5(11%). Factors making decisions difficult were that brain implications were never part of the conversation for their heart condition (36%), worrying about choosing the wrong option (32%), difficulty discussing the decision with important others (23%) and feeling overloaded with information (23%). Nine participants (22%) had significant decisional conflict (>37.5/100) and 6 participants (17%) had significant decision regret (>25/100). If they had to make the same decision again, 24 (59%) would want to discuss options and their advantages/disadvantages with their clinicians, 18 (44%) would want reliable information about the options, 17 (41%) would desire access to a patient decision aid, and 17 (41%) would want to speak with someone who has made the same decision recently. Conclusion Patients/caregivers in our study reported unmet decisional needs regarding brain-heart health, most notably limited discussion about the brain-heart link. Interviews with a subset of survey respondents are ongoing, and will offer a deeper understanding into their responses. Interventions can be designed to support patients facing brain-heart health-related decisions by targeting their decisional needs.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,813

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,135
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,217 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEuropean Journal of Cardiovascular NursingMême sujetHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of LifeTravaux en français237 207