Development of a decision aid to support decision making in laser therapy for patients with primary angle closure
Notice bibliographique
Résumé
ObjectiveDevelop a decision aid for laser therapy of patients with primary angle closure based on the shared decision-making concept to provide professional decision support for patients,improve the quality of decision-making and promote shared decision⁃making.MethodsBased on the Ottawa Decision Support Framework and International Patient Decision Aids Standard,the first draft of the laser therapy decision aid for patients with primary angle closure was developed through literature analysis.Through two rounds of expert consultation,integrating input from experts in the fields of glaucoma clinical medicine,ophthalmic nursing and public health management,resulting in a revised version.Clinical investigation was conducted to understand the evaluation of the acceptability of the tool by patients and medical staffs,and the tool was further refined to form the final draft.ResultsA total of 19 experts completed this expert consultation with a positivity of 95.0% and an authority factor of 0.918.After two rounds of expert consultation,the Kendall's W for each indicator of the tool were 0.131,0.224 and 0.187 respectively(P<0.05),indicating that the experts were more accepting of the content of the tool and had a good degree of harmonization of opinions.Clinical investigation found a high level of acceptance of the tool by patients and medical staffs,who found it easy to understand and use,and able to assist in decision-making.The final laser therapy decision aid for patients with primary angle closure contains 7 primary indicators:clarify decision,assess decision needs,provide information,analyse risk-benefit,clarify values,guide decision making and confirm decision,15 secondary indicators and 32 tertiary indicators.ConclusionThe laser therapy decision aid for patients with primary angle closure is scientifically and clinically applicable,and provides a scientific and effective means of supporting patient participation in their own safety management and achieving shared decision⁃making.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,037 | 0,102 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».