Shared Decision-Making: Process for Design and Implementation of a Decision Aid for Patients With Craniosynostosis
Notice bibliographique
Résumé
ObjectiveTo describe the process of developing a craniosynostosis decision aid.DesignWe conducted a mixed-methods exploratory study between August 2019 and March 2020 to develop a decision aid about surgical treatment for single suture craniosynostosis.SettingA single tertiary care academic children’s hospital.ParticipantsThe decision aid development team consisted of surgeons, research fellows, a clinical nurse practitioner, clinical researchers with expertise in decision science, and a university-affiliated design school. Qualitative interviews (N = 5) were performed with families, clinicians (N = 2), and a helmeting orthotist to provide feedback on decision aid content, format, and usability.InterventionsAfter cycles of revisions and iterations, 3 related decision aids were designed and approved by the marketing arm of our institution. Distinct booklets were created to enable focused discussion of treatment options for the 3 major types of single suture craniosynostosis (sagittal, metopic, unicoronal).ResultsThree decision aids representing the 3 most common forms of single suture craniosynostosis were developed. Clinicians found the decision aids could help facilitate discussions about families’ treatment preferences, goals, and concerns.ConclusionsWe developed a customizable decision aid for single suture craniosynostosis treatment options. This tool lays the foundation for shared decision-making by assessing family preferences and providing clear, concise, and credible information regarding surgical treatment. Future research can evaluate this tool’s impact on patient–clinician discussions about families’ goals and preferences for treatment.
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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 | 0,100 | 0,175 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».