Construction of support content for treatment decision⁃making in patients with refractory allergic rhinitis based on the Ottawa decision support framework
Notice bibliographique
Résumé
ObjectiveTo construct the support content of treatment decision⁃making for patients with refractory allergic rhinitis（RAR） and to provide structured guidance for patients' treatment decision⁃making.MethodsUnder the guidance of The Ottawa decision support framework（ODSF），semi⁃structured interviews and literature review were combined to form the first draft of decision support content.The Delphi method conducted two rounds of expert consultations with 15 experts in ear，nose，and throat（ENT） related fields to form the final draft of decision⁃making assistance.ResultsThe effective recovery rates of the two rounds of expert consultations were 88% and 100%，respectively.The authoritative coefficients of the two rounds of experts were 0.877 and 0.897，respectively.The coordination coefficients of first⁃level items，second⁃level items and third⁃level items in the second round of expert opinions were 0.533，0.395 and 0.210，respectively.The final treatment decision⁃making support content for patients with RAR included 3 first⁃level items，6 second⁃level items，and 33 third⁃level items.ConclusionsThe support content of treatment decision⁃making for patients with RAR is reliable and reasonable，which could provide structural guidance for patients' treatment decision⁃making and improve patients' satisfaction with decision⁃making.
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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 | 0,048 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».