Are Patient Decision Aids Used in Clinical Practice after Rigorous Evaluation? A Survey of Trial Authors
Notice bibliographique
Résumé
<b>Background.</b> Patient decision aids (PtDAs) are effective interventions to support patient involvement in health care decisions, but there is little use in practice. Our study aimed to determine subsequent PtDA use in clinical practice following published randomized controlled trials. <b>Design.</b> A descriptive study using an email-embedded questionnaire survey targeting authors of 133 trials included in Cochrane Reviews of PtDAs (106 authors). We classified PtDA level of use as a) implementation, defined as integrating within care processes; b) dissemination to target users with planned strategies; and c) diffusion, defined as passive, unplanned spread. We conducted content analysis to identify barriers and enablers guided by the Ottawa Model of Research Use. <b>Results.</b> Ninety-eight authors responded (92.5%) on 108 trialed PtDAs. Reported levels of use were implementation (<i>n</i> = 29; 28%), dissemination to target user(s) (<i>n</i> = 9; 9%), and diffusion (<i>n</i> = 7; 7%); 57 (55%) reported no uptake, and 1 had no response (1%). Barriers to use in clinical practice were identified at the level of researchers (e.g., lack of posttrial plan), PtDAs (e.g., outdated, delivery mechanism), clinicians (e.g., disagreed with PtDA use), and practice environment (e.g., infrastructure support; funding). Enablers were online delivery, organizational endorsement (e.g., professional organization, charity, government), and design for and integration into the care process. <b>Limitations.</b> Self-report bias and potential for recall bias. <b>Conclusions.</b> Only 44% of PtDA trial authors indicated some level of subsequent use following their trial. The most commonly reported barriers were lack of funding, outdated PtDAs, and clinician disagreement with PtDA use. To improve subsequent use, researchers should codesign PtDAs with end users to ensure fit with clinical practice and develop an implementation plan. National systems (e.g., platforms, endorsement, funding) can enable use.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,078 | 0,131 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».