Provider Preferences About a Polypill for Heart Failure With Reduced Ejection Fraction: Development of a Multicenter Physician Survey Containing a Discrete Choice Experiment
Notice bibliographique
Résumé
Background: Guideline-directed medical therapy (GDMT) for heart failure with reduced ejection fraction (HFrEF) reduces mortality rates but remains widely underused. A polypill for HFrEF has been proposed as an implementation strategy to improve GDMT delivery, but little is known about physicians' preferences in the design of HFrEF polypills. Discrete choice experiments (DCEs), in which survey respondents choose among hypothetical products, are a powerful tool in health economics research and can lend insight into key tradeoffs in HFrEF polypill design. However, the process of designing DCEs is complex and often poorly reported. Methods: We developed a survey instrument, including a DCE, through a 5-stage mixed-methods process including (1) literature review; (2) physician interviews and surveys; (3) attribute generation; (4) expert review; and (5) pilot testing. We applied a D-efficient design approach using a multinomial logic model to determine the number of choice tasks for the DCE. Results: We designed a DCE with 4 attributes: HFrEF polypill out-of-pocket cost, inclusion of an angiotensin converting enzyme inhibitor, angiotensin receptor blocker, or sacubitril/valsartan, ancillary support for polypill prescribing, and pharmacy availability. The final survey will be distributed to cardiologists in academic and Veterans Administration medical centers across the United States. Conclusions: Through a rigorous multistage design process leveraging mixed methods, we developed a DCE that elicits cardiologists' preferences about HFrEF polypills and key tradeoffs in their design. Results from this DCE study will directly inform future HFrEF polypill cluster-randomized clinical trials.
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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 | 0,104 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».