Effectiveness of Patient Decision Aids in Mitigating Infertility Treatment Decision Conflict: A Policy-aware Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To evaluate how fertility support policies moderate the efficacy of patient decision aids (PDAs) in mitigating decision conflict among individuals with infertility, and to characterize the synergistic mechanisms between policy environments and PDA design. Methods: Using the Ottawa Decision Support Framework (ODSF), we conducted an integrated umbrella review and meta-analysis of 18 studies (n = 4,215). Policies were stratified into three support levels (high/medium/low) based on quantifiable indicators such as the reimbursement rate for assisted reproductive technology (ART) and service accessibility. The standardized mean difference (SMD) was pooled via a random-effect model to test the dose-response relationship between policy intensity and PDA effectiveness. Results: PDA significantly mitigated decision conflict (SMD = -0.61, 95% CI [-0.80, -0.42]), with policy support levels accounting for 34.7% of the between-study heterogeneity (β = -0.12, p = 0.03). The effect size in high policy support areas (SMD = -0.82) was significantly greater than in low policy support areas (SMD = -0.35, p = 0.008). While digital PDAs showed higher acceptability in low- and middle-income countries (OR = 2.3), they were associated with a 2.1-fold increased dropout rate, necessitating localized adaptations (such as offline functionality) to bridge the digital divide. Conclusion: Policy support enhances PDA effectiveness through dual pathways of financial relief and institutional trust. A 'policy tier-tool adaptation' model should be constructed, with high support areas focusing on value clarification and low support areas prioritizing cost simulation and community resource integration.
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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 | 0,026 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,049 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».