原始论文
摘要
背景:病人信息和教育，如决策辅助，正逐渐向在线、基于计算机的环境发展。已经进行了相当多的研究来指导决策辅助的内容和表示。然而，由于向基于计算机的支持的相对较新的转变，很少有人关注多媒体和交互性如何改进基于纸张的决策辅助。
摘要目的:本综述的第一个目标是将已发表的文献总结为已集成到基于计算机的决策辅助中的特征的建议分类。在此分类的基础上，第二个目标是评估特定特征的整合是否与更高质量的决策相关。
方法:通过检索MEDLINE、Embase、CINAHL和CENTRAL数据库找到相关研究。该综述确定了一些研究，这些研究评估了基于计算机的决策辅助，用于面临偏好敏感的医疗决策的成年人，并报告了决策结果的质量。进行了专题综合，以发展特征分类。随后，根据来自报告知识或决策冲突的随机对照试验(rct)的标准化平均差异(SMD)进行荟萃分析。进一步的子组分析比较了包含特定特征的决策辅助工具的汇集smd与其他不包含该特征的基于计算机的决策辅助工具，以评估特定特征是否提高了决策制定质量。
结果:在3541份独特出版物中，有58份研究符合目标标准并被列入专题综合。该综合研究确定了六个特征:内容控制、定制、耐心叙述、明确的价值观澄清、反馈和社会支持。来自专题综合的26个rct子集被用于进行荟萃分析。正如预期的那样，基于计算机的决策辅助比常规护理或替代辅助表现更好;然而，有些功能比其他功能表现得更好。内容控制的集成提高了决策质量(SMD为0.59 vs 0.23的知识;SMD 0.39 vs 0.29决策冲突)。相比之下，裁剪降低了决策质量(SMD为0.40，知识为0.71;SMD 0.25 vs 0.52决策冲突)。同样，患者叙述也降低了决策质量(SMD为0.43 vs 0.65的知识; SMD 0.17 vs 0.46 for decisional conflict). Results were varied for different types of explicit values clarification, feedback, and social support.
结论:在基于计算机的决策辅助中集成丰富的媒体或交互功能可以提高偏好敏感决策的质量。然而，这是一个新兴领域，指导使用的证据有限。系统审查和专题综合确定了已纳入现有基于计算机的决策辅助工具的特征，以便促进对这些特征的报告，并促进将这些特征纳入决策辅助工具。元分析和相关的亚组分析提供了初步的证据，以支持将特定特征整合到未来的决策辅助中。进一步的研究可以通过实验设计来明确具体特征的独立贡献，并对特征的设计进行细化以提高有效性。
doi: 10.2196 / jmir.4982
关键字
介绍
在过去的十年中，医疗保健已经从纸质医疗实践转向电子医疗记录[］．患者信息和教育，如决策辅助，也逐渐转向在线、基于计算机的环境[］．决策辅助工具是一种支持工具，旨在帮助患者进行高质量的偏好敏感决策[］．对偏好敏感的决定是指临床有不止一种合适的选择的情况(例如，在乳腺癌的治疗中选择乳房切除术和乳房肿瘤切除术[])，因此，这取决于病人的价值观和偏好[，］．当消息灵通的患者在个人价值观和偏好的背景下考虑证据来做出健康决定时，就会产生高质量的决策。决策辅助工具已被证明可有效提高决策质量[］．
为指导决策辅助工具的内容和呈现方式，已进行了大量研究[，-］．此外，国际患者决策辅助标准合作组织已经建立了决策辅助开发和评估的质量标准:(1)提供足够详细的信息，(2)以不带偏见的方式提出可能性，(3)包括阐明价值观和偏好的方法，(4)为审议和交流提供结构化的指导，(5)以平衡的方式提供信息，(6)使用系统的发展过程，(7)使用最新的证据，(8)披露利益冲突，(9)使用简明易懂的语言，以及(10)确保决策是知情的和基于价值观的[］．如果决策辅助是在互联网上交付或使用叙述，则建议使用其他质量标准。进一步的研究扩展了这些标准。例如，风险沟通文献以这些标准为基础，指导如何呈现风险信息(如概率)以促进高质量决策[］．同样，研究也在围绕患者的叙述展开[，]和明确的方法来阐明价值观和偏好[］．然而，由于向基于计算机的支持的相对较新的转变，很少有人关注多媒体和交互性如何改进基于纸张的决策辅助。］．
理论表明，将丰富的媒体或交互功能整合到基于计算机的决策辅助中，可以使患者参与决策，从而超越传统的静态方法，从而对决策质量产生积极影响[］．因此，本文将重点讨论只能在电子平台上实现而在基于纸张的决策辅助中不可行的特性。本综述的第一个目标是将已发表的文献总结为已集成到基于计算机的决策辅助中的特征的建议分类。在此分类的基础上，第二个目标是评估特定特征的整合是否与更高质量的决策相关。
方法
研究选择
搜索策略
检索了四个数据库(MEDLINE、Embase、CINAHL和CENTRAL)，以检索1946-2013年发表的所有相关研究。使用医学主题标题(MeSH)将决策支持、患者和计算机三个主要概念映射到最相关的受控词汇表，并在必要时添加自由文本术语。完整的搜索策略概述在。
纳入和排除标准
该综述确定了评估基于计算机的决策辅助的研究，这些研究针对面临偏好敏感的医疗决策(即治疗、风险管理、筛查或预防)的成年人，并且报告了至少一种决策结果质量(即知识、决策冲突[]、决策确定性、决策满意度或决策自我效能)。考虑了所有比较研究设计;合格的对照组包括替代艾滋病和没有决策支持(例如，常规护理或前后评估)。研究被排除，如果文章没有报道原创研究，不是用英语发表的，或者如果决策辅助是为了代理决策。
筛选和数据提取
文章筛选分两个阶段完成。文章首先根据标题和摘要中提供的信息进行相关性筛选，然后根据全文评估是否纳入。每个阶段(AS和DK)都有两名审稿人独立筛选文章。两名审稿人通过讨论并达成共识解决了分歧。计算总体kappa评分以评估评分者之间的信度[］．
一位审稿人完成了数据抽象(AS)，重点关注引文信息、研究设计、决策背景、干预、控制(例如，常规护理或替代辅助)、被测成分和决策结果质量。如果一篇文章引用了一篇开发论文或网页，那么来自这些来源的信息就被用来补充从文章中抽象出来的数据。
主题的合成
为系统评价确定的所有研究均纳入专题分析。从文章中提取的数据被用来创建一个拟议的特征分类，该分类已集成到迄今为止基于计算机的决策辅助中。该分类是基于逻辑分组开发的，并以决策辅助文献的主题为依据[，］．
分组的选择由一名审稿人(AS)完成，并遵循托马斯和哈登概述的进行主题分析的步骤:(1)逐行编码文章以记录组件，(2)开发描述性主题，以及(3)创建分析性主题[］．如果组件的功能相似，则将组件分组为类型(即描述性主题);例如，改进导航的组件被分组在一起。类似地，如果组件的类型服务于类似的目的，则判断它们是相似的，并将它们分组为特征(即分析主题);例如，改进信息访问的组件被分组在同一个功能中。提出的特征分类经过了共同作者和同事的迭代审查过程，并进行了相应的修订。
荟萃分析
定量综合只包括报告知识或决策冲突的随机对照试验(rct)。决策确定性、决策满意度和决策自我效能没有包括在内，因为报告这些结果的研究数量较少。标准化平均差(SMD;例如,科恩的d计算每个研究的效应量[］．对于报告多次比较的研究，只有测试最多特征的比较被纳入分析。如果在一段时间内采取了多种措施，那么只有知识或决策冲突的第一个措施被包括在分析中。如果研究报告了一种以上的知识类型或决策冲突量表的一个以上的子量表(不报告总数)，则计算smd的平均值。对于没有提供足够信息的文章，联系研究作者以获得计算SMD所需的额外信息。
基于计算机的决策辅助的总体效果是通过使用Review Manager (version 5.3)汇集每个研究的SMD来估计的。研究采用逆向方差加权和95%置信区间的随机效应模型进行汇总。基于I评估合并smd的异质性2统计(］．
亚组差异检验
进行了亚组分析，以测试特定的特征(或成分类型)是否可以解释总体效应中的一些异质性。子组分析比较了包含特定特征的决策辅助工具的汇集smd与其他不包含该特征的基于计算机的决策辅助工具，以评估特定特征是否与决策质量的改进有关。采用Review Manager检验亚组差异来评估统计学意义。
结果
研究选择
搜索确定了3541篇符合条件的文章。标题和摘要页面保留了135篇文章。全文筛选确定了58项符合目标标准的研究，并纳入专题综合。筛查的总体kappa评分为0.60，反映了评分者之间的适度一致[］．来自专题综合的26个rct的子集被用于进行元分析，其中18篇文章报告了知识，21篇文章报告了决策冲突。修改后的系统评价和元分析(PRISMA)首选报告项目流程图如下［]，而纳入元分析的研究显示在。
从文章中提取的数据显示在，包括引文信息、研究设计、决策背景、干预措施、控制、被测组件，以及用于rct报告知识或决策冲突的smd [-］．这些研究发表于1996年至2013年间，主要来自美国(37/ 58,64%)、加拿大(7/ 58,12%)和英国(7/ 58,12%)。大多数决策辅助工具(33/ 58,57%)是为治疗决策而开发的。其余决策辅助工具用于风险管理(6/ 58,10%)、筛查(15/ 58,26%)和预防决策(5/ 58,9%)。
研究通过测量知识(36/ 58,62%)、决策冲突(30/ 58,52%)、决策确定性(21/ 58,36%)、决策满意度(16/ 58,28%)和决策自我效能(7/ 58,12%)来评估决策质量。研究将基于计算机的决策辅助表现与常规护理(18/ 58,31%)、替代辅助(29/ 58,50%)或基于预评估(14/ 58,24%)进行了比较。
主题的合成
专题分析确定了计算机决策辅助的六个主要特征:内容控制、定制、患者叙述、明确的价值观澄清、反馈和社会支持。中提出了这些特征和组件类型的建议分类。中提供了实现这些功能的决策辅助工具的参考，以及每种决策辅助工具的表示模式(例如，基于web的，视频小册子，CD-ROM)，分别在“正在测试的功能”和“干预措施”栏目下。
| 特性 | 组件类型 | 组件示例 |
| 内容控制:患者对信息的获取有控制权 | 导航 | 菜单栏，搜索功能，电视般的界面，触摸屏，帮助菜单 |
| 信息清晰 | 术语表、信息摘要、补充风险图、隐喻、叙述 | |
| 可选信息 | “了解更多”部分提供有关感兴趣的主题的详细信息 | |
| 访问外部资源 | 参考列表，最近研究总结或临床实践指南的链接，开发人员联系信息 | |
| 定制:患者接受个性化的信息 | 人口统计资料 | 患者年龄、性别、种族/民族、家族史、健康素养 |
| 临床状况 | 具体诊断、疾病分期、合并症、当前症状、当前药物、过去治疗经验、干预的资格 | |
| 价值观、偏好和信仰 | 语言，在决策中的首选角色，决策的阶段，对俗语和专业术语的偏好，对筛查或治疗有效性的信念 | |
| 知识赤字 | 专注于基于知识预测试的不清楚或不正确的信息 | |
| 病人叙述:病人反映别人的经历 | 患者故事(以个人经历为主) | 病人分享个人经历的视频 |
| 行为建模(关注思考过程) | 病人权衡选择的视频，决策过程中常见问题的视频片段 | |
| 明确价值观澄清:患者检查个人价值观和偏好 | 决策点 | 有策略地提出问题，以确定患者是否准备好继续进行下一个决策辅助部分 |
| 笔记本 | 记忆辅助工具用于存储关心的问题，重要部分的“书签” | |
| 权重的练习 | 简单的是/否问题，感受体温计，平衡体温计，选择初始治疗方案 | |
| 平衡练习 | 简单的排序练习，自适应联合分析为基础的工具 | |
| 社会匹配 | 用问题来确定哪个角色体现了病人的价值观和偏好 | |
| 个人反省 | 患者考虑受决定影响的其他人的观点(如，伴侣、家庭成员或其他人) | |
| 反馈:患者通过与辅助人员的互动获得有关决策的重要信息 | 决策辅助进展 | 程序跟踪已覆盖的信息，并建议尚未访问的重要信息 |
| 知识 | 自我评价提供了对证据理解的反馈 | |
| 偏好总结 | 柱状图描述个人价值观和偏好的相对重要性 | |
| 最优选择 | 患者的价值观和偏好被纳入一个算法，以确定最合适的选择 | |
| 决策的一致性 | 如果最初的治疗决定与最佳选择不一致，提醒患者 | |
| 决策辅助活动摘要(通常打印出来) | 基于最初治疗决定的行动计划，个人风险总结 | |
| 社会支持:鼓励患者让他人参与决策 | 社区支持 | 名人背书，病人完成治疗后庆祝的视频，支持团体的链接 |
| 家庭融合 | 特定于受决策影响的其他人的模块，关于如何与合作伙伴沟通的信息 | |
| 促进共同决策 | 医生描述选项和结果的视频，医生鼓励患者坚持所选选项的视频，克服医生沟通障碍的视频指导，医生会诊的建议问题，放置在患者图表中的决策辅助摘要副本，医生特定模块 |
纳入专题分析的大多数研究提供了内容控制(42/ 58,72%)。三分之二的医生为患者量身定制信息(38/ 58,66%)，几乎一半的医生将患者的叙述纳入其中(28/ 58,48%)。超过一半的研究提供了明确的价值观澄清(31/ 58,53%)、反馈(36/ 58,62%)或社会支持(32/ 58,55%)。三分之一的研究包含了这些特征中的5个(13/ 58,22%)或全部6个(10/ 58,17%)。
荟萃分析
荟萃分析包括18项研究，以评估使用基于计算机的决策是否有助于提高知识。这些研究发表于2001年至2013年间。大多数基于计算机的决策辅助的表现明显优于常规护理或替代辅助控制(14/ 18,78%);其余决策辅助的表现与对照组没有显著差异。总体而言，基于计算机的决策辅助与知识的显著改善相关，汇总SMD为0.54 (95% CI 0.36-0.71;P<措施)。图中所示为森林平面图。
我们在元分析中纳入了21项研究，以评估使用基于计算机的决策是否有助于改善决策冲突。这些研究发表于2002年至2013年间。大多数基于计算机的决策辅助的表现明显优于常规护理或替代辅助控制(13/21,62%);其余决策辅助的表现与对照组没有显著差异。总体而言，基于计算机的决策辅助与决策冲突的显著改善相关，汇总SMD为0.35 (95% CI 0.23-0.48;P<措施)。图中所示为森林平面图。
尽管基于计算机的决策辅助工具的表现明显优于常规护理或替代辅助工具，但在研究级别的smd中存在高度的异质性。我的2知识冲突和决策冲突的统计数据分别为84%和75%。
亚组差异检验
通过专题分析确定的六个特征和相关类型用于亚组分析。结果显示在(知识)和(用于决策冲突)，它显示并比较汇集的smd，用于包含特定特征(或类型)的决策辅助工具与不包含该特征的其他基于计算机的决策辅助工具。每个亚组所包含的研究数量和P与评审管理器测试子组差异相关的值也被报告。
总体而言，整合内容控制与决策质量呈正相关，尽管这种关联仅在知识方面显著(P= .008)。然而，具体的类型有不同的影响。提供导航对知识和决策冲突有负面影响(P= 56,P=。08respectively), whereas knowledge and decisional conflict both improved by providing clarity around evidence (P= 0。P=。respectively), optional in-depth information (P= 0。P=。42，respectively), or access to external resources (P=主板,P=。15，respectively).
相反，剪裁与知识和决策冲突呈负相关(P=。08P=。respectively). This association was consistent across all types; both knowledge and decisional conflict were negatively affected by tailoring based on patient demographics (P=。P=。31，respectively), clinical condition (P= 0。06P= .14点,respectively), or values, preferences, and beliefs (P= .14点,P=。02，respectively).
同样，病人的叙述降低了决策的质量;然而，这种关联仅在决策冲突中显著(P= .005)。病人故事对知识和决策冲突都有负面影响(P= 54,P=。11，respectively), or behavior modeling (P= 32,P=。01，respectively).
显式价值观澄清简化知识(P=.42)但不影响决策冲突。然而，不同类型的影响有所不同。通过整合笔记本，知识和决策冲突都得到了改善(P= .68点,P= 56,respectively), or trade-off exercises (P=点。P=。60，respectively). Knowledge was reduced by providing weighting exercises (P=.18)或社会匹配(P=.47)，对决策冲突没有影响。同样，个人反思减少了知识(P=)。
总体而言，提供反馈与知识和决策冲突呈负相关(P= .40,P=。63.，respectively). Again, effects varied by type. Reporting progress through the decision aid improved decisional conflict (P=收)。同样，通过提供知识反馈，知识和决策冲突都得到了改善(P= .80,P=。respectively). Providing a summary of preferences did not affect decisional conflict. Optimal choice feedback reduced knowledge (P=.44)，但改善了决策冲突(P= 54)。提供决策一致性反馈对知识和决策冲突都有负面影响(P<措施,P=。31，respectively), or providing a summary of decision aid activity (P= .35点,P=。62，respectively).
| 组件的特性和类型 | 研究中,n | 功能包括, 混合SMD (95% CI) |
研究中,n | 参考(无特征)， 混合SMD (95% CI) |
P价值一个 | |
| 整体:任何功能 | 18 | 0.54 (0.36 - -0.71) | 0 | - - - - - - | - - - - - - | |
| 内容控制 | 15 | 0.59 (0.39 - -0.79) | 3. | 0.23 (0.05 - -0.41) | .008 | |
| 导航 | 7 | 0.47 (0.19 - -0.76) | 11 | 0.59 (0.34 - -0.83) | 56 | |
| 信息清晰 | 13 | 0.65 (0.44 - -0.87) | 5 | 0.24 (-0.05 - -0.54) | 03 | |
| 可选信息 | 7 | 0.76 (0.42 - -1.09) | 11 | 0.38 (0.21 - -0.54) | 0。 | |
| 访问外部资源 | 6 | 0.63 (0.15 - -1.10) | 12 | 0.51 (0.32 - -0.70) | 主板市场 | |
| 裁剪 | 10 | 0.40 (0.18 - -0.62) | 8 | 0.71 (0.44 - -0.99) | 。08 | |
| 人口统计资料 | 9 | 0.38 (0.15 - -0.62) | 9 | 0.71 (0.45 - -0.96) | 07 | |
| 临床状况 | 8 | 0.36 (0.11 - -0.61) | 10 | 0.69 (0.46 - -0.93) | 06 | |
| 价值观、偏好和信仰 | 3. | 0.31 (0.00 - -0.62) | 15 | 0.59 (0.38 - -0.79) | .14点 | |
| 知识赤字 | 0 | - - - - - - | 18 | 0.54 (0.36 - -0.71) | - - - - - - | |
| 病人叙述 | 8 | 0.43 (0.19 - -0.68) | 10 | 0.65 (0.37 - -0.93) | 点 | |
| 病人的故事 | 7 | 0.47 (0.20 - -0.75) | 11 | 0.59 (0.34 - -0.83) | 54 | |
| 行为建模 | 3. | 0.39 (0.11 - -0.67) | 15 | 0.57 (0.36 - -0.78) | 收 | |
| 明确的值说明 | 11 | 0.48 (0.30 - -0.65) | 7 | 0.67 (0.23 - -1.12) | 点 | |
| 决策点 | 0 | - - - - - - | 18 | 0.54 (0.36 - -0.71) | - - - - - - | |
| 笔记本 | 3. | 0.59 (0.35 - -0.84) | 15 | 0.53 (0.33 - -0.73) | .68点 | |
| 权重的练习 | 8 | 0.41 (0.24 - -0.58) | 10 | 0.65 (0.34 - -0.95) | 只要 | |
| 平衡练习 | 3. | 0.58 (0.12 - -1.04) | 15 | 0.53 (0.33 - -0.72) | 点 | |
| 社会匹配 | 1 | 0.43 (0.18 - -0.68) | 17 | 0.55 (0.36 - -0.73) | 票价 | |
| 个人反省 | 1 | 0.43 (0.18 - -0.68) | 17 | 0.55 (0.36 - -0.73) | 票价 | |
| 反馈 | 8 | 0.46 (0.27 - -0.64) | 10 | 0.60 (0.31 - -0.89) | .40 | |
| 决策辅助进展 | 0 | - - - - - - | 18 | 0.54 (0.36 - -0.71) | - - - - - - | |
| 知识 | 2 | 0.60 (0.12 - -1.08) | 16 | 0.53 (0.35 - -0.72) | .80 | |
| 偏好总结 | 0 | - - - - - - | 18 | 0.54 (0.36 - -0.71) | - - - - - - | |
| 最优选择 | 3. | 0.42 (0.11 - -0.73) | 15 | 0.57 (0.36 - -0.78) | 无误 | |
| 决策的一致性 | 2 | 0.17 (0.03 - -0.31) | 16 | 0.60 (0.40 - -0.79) | <措施 | |
| 决策辅助活动摘要 | 6 | 0.44 (0.23 - -0.65) | 12 | 0.60 (0.34 - -0.86) | .35点 | |
| 社会支持 | 10 | 0.58 (0.32 - -0.84) | 8 | 0.50 (0.23 - -0.76) | 正 | |
| 社区支持 | 4 | 0.91 (0.34 - -1.48) | 14 | 0.45 (0.27 - -0.63) | .14点 | |
| 家庭融合 | 3. | 0.50 (0.29 - -0.72) | 15 | 0.54 (0.34 - -0.74) | 总共花掉 | |
| 促进共同决策 | 6 | 0.44 (0.13 - -0.75) | 12 | 0.59 (0.36 - -0.82) | 。45 | |
一个审查经理测试子组差异。
| 组件的特性和类型 | 研究中,n | 功能包括，池化SMD (95% CI) | 研究中,n | 参考(无特征)， 混合SMD (95% CI) |
P价值一个 | |
| 整体:任何功能 | 21 | 0.35 (0.23 - -0.48) | 0 | - - - - - - | - - - - - - | |
| 内容控制 | 14 | 0.39 (0.23 - -0.56) | 7 | 0.29 (0.08 - -0.49) | 点 | |
| 导航 | 8 | 0.22 (0.10 - -0.34) | 13 | 0.42 (0.23 - -0.60) | 。08 | |
| 信息清晰 | 12 | 0.46 (0.28 - -0.65) | 9 | 0.23 (0.07 - -0.40) | 07 | |
| 可选信息 | 6 | 0.44 (0.20 - -0.68) | 15 | 0.32 (0.17 - -0.47) | 点 | |
| 访问外部资源 | 5 | 0.72 (0.12 - -1.33) | 16 | 0.28 (0.18 - -0.37) | 酒精含量 | |
| 裁剪 | 12 | 0.25 (0.13 - -0.37) | 9 | 0.52 (0.26 - -0.79) | 07 | |
| 人口统计资料 | 10 | 0.29 (0.16 - -0.42) | 11 | 0.43 (0.20 - -0.65) | 。31 | |
| 临床状况 | 10 | 0.26 (0.12 - -0.40) | 11 | 0.46 (0.23 - -0.68) | .14点 | |
| 价值观、偏好和信仰 | 7 | 0.18 (0.07 - -0.30) | 14 | 0.44 (0.27 - -0.61) | 02 | |
| 知识赤字 | 0 | - - - - - - | 21 | 0.35 (0.23 - -0.48) | - - - - - - | |
| 病人叙述 | 8 | 0.17 (0.08 - -0.26) | 13 | 0.46 (0.28 - -0.65) | .005 | |
| 病人的故事 | 5 | 0.20 (0.03 - -0.38) | 16 | 0.39 (0.24 - -0.54) | 厚 | |
| 行为建模 | 4 | 0.16 (0.05 - -0.27) | 17 | 0.41 (0.25 - -0.56) | . 01 | |
| 明确的值说明 | 13 | 0.36 (0.20 - -0.51) | 8 | 0.36 (0.14 - -0.58) | .97点 | |
| 决策点 | 0 | - - - - - - | 21 | 0.35 (0.23 - -0.48) | - - - - - - | |
| 笔记本 | 4 | 0.48(-0.02到0.98) | 17 | 0.32 (0.20 - -0.44) | 56 | |
| 权重的练习 | 9 | 0.35 (0.16 - -0.53) | 12 | 0.36 (0.19 - -0.54) | .89 | |
| 平衡练习 | 3. | 0.48(-0.08至1.04) | 18 | 0.33 (0.20 - -0.45) | .60 | |
| 社会匹配 | 1 | 0.33(-0.02到0.68) | 20. | 0.36 (0.23 - -0.49) | .89 | |
| 个人反省 | 0 | - - - - - - | 21 | 0.35 (0.23 - -0.48) | - - - - - - | |
| 反馈 | 11 | 0.32 (0.16 - -0.49) | 10 | 0.39 (0.19 - -0.58) | 点 | |
| 决策辅助进展 | 1 | 0.62 (0.09 - -1.15) | 20. | 0.35 (0.22 - -0.47) | 收 | |
| 知识 | 1 | 1.23 (0.27 - -2.19) | 20. | 0.34 (0.22 - -0.46) | 07 | |
| 偏好总结 | 1 | 0.37 (0.04 - -0.70) | 20. | 0.35 (0.23 - -0.48) | 公布 | |
| 最优选择 | 4 | 0.45 (0.09 - -0.81) | 17 | 0.33 (0.19 - -0.46) | 54 | |
| 决策的一致性 | 2 | 0.24 (0.02 - -0.45) | 19 | 0.37 (0.23 - -0.51) | 。31 | |
| 决策辅助活动摘要 | 9 | 0.32 (0.15 - -0.50) | 12 | 0.39 (0.20 - -0.57) | .62 | |
| 社会支持 | 11 | 0.38 (0.19 - -0.57) | 10 | 0.34 (0.17 - -0.51) | 综合成绩 | |
| 社区支持 | 4 | 0.50(-0.08至1.07) | 17 | 0.33 (0.21 - -0.45) | 算下来 | |
| 家庭融合 | 2 | 0.64(-0.30至1.58) | 19 | 0.35 (0.22 - -0.47) | 54 | |
| 促进共同决策 | 8 | 0.29 (0.13 - -0.45) | 13 | 0.38 (0.21 - -0.56) | .46 | |
一个审查经理测试子组差异。
社会支持提高知识(P=.67)，但不影响决策冲突。通过提供社区支持，知识和决策冲突都得到改善(P= .14点,P=。58，respectively). Integration of family support did not affect knowledge but improved decisional conflict (P= 54)。促进共享决策对知识和决策冲突均有负面影响(P=。45,P=。46，respectively).
讨论
主要结果
这篇综述总结了已发表的文献，提出了已集成到基于计算机的决策辅助中的特征分类。主题综合确定了内容控制、剪裁、耐心叙述、明确的价值观澄清、反馈和社会支持的六个主要特征。在此分类的基础上，进行了亚组差异测试的元分析，以评估特定特征是否提高了决策质量。总的来说，整合了这些特征的决策辅助工具比常规护理或替代辅助工具表现得明显更好。探索性子组对特征进行排序分析。总的来说，内容控制比其他功能表现得更好。相反，与其他特征相比，剪裁和病人叙事表现得更差。不同类型的明确价值观澄清、反馈和社会支持的结果是不同的。
主题的合成
提出的特征分类是同类决策辅助的第一个。它有两个目的:为改进集成到基于计算机的决策辅助工具中的特征的报告提供第一步，并促进在未来的决策辅助工具中使用这些特征。目前，干预措施的报告标准明确了可复制性的总体目标;然而，对于如何实现这一目标，它们几乎没有提供任何指导。例如，试验报告综合标准(CONSORT)声明简单地指出，作者应报告足够的信息以确保可复制性，包括如何和何时实施干预措施的细节[］．非药物干预的CONSORT声明扩展建立在前者的基础上，指出作者应该报告干预的不同组成部分和定制干预的程序[］．由于这些模糊的建议，已发表的干预措施描述，包括决策辅助，往往不能提供足够的信息来指导复制[］．此外，在报告中缺乏一致的语言意味着可以使用不同的描述来报告类似的干预措施，这可能会使评估复杂化，以确定使干预措施成功的特征。因此，有人呼吁制定更好的报告指引[］．为了解决行为改变领域的这些局限性，Abraham和Michie开发了一种主动行为改变干预的分类[］．使用分类，进行了系统回顾和元回归，以评估促进健康饮食或体育活动的行为改变干预措施[］．该分析强调了成功干预措施的“有效成分”，否则可能会被忽视。同样，本研究中提出的分类可以使用一致的语言更好地报告集成到基于计算机的决策辅助中的特征。改进后的报告将围绕这些功能的价值建立进一步的证据，这可以指导将这些功能集成到未来的决策辅助中。
荟萃分析
正如预期的那样，与常规护理或其他辅助手段相比，基于计算机的决策辅助手段与知识和决策冲突的显著改善有关[］．子组分析作为对特定特性的探索性评估，并提供了哪些特性比其他特性表现更好的见解。
亚组差异检验
内容控制
总体而言，内容控制提高了决策质量。除了导航之外，所有类型的内容控制都比其他功能表现得更好。内容控制旨在使患者能够控制所出示证据的顺序、细节和类型[］．考虑到患者对所呈现的细节数量有不同的偏好，内容控制的概念是有前途的[］．此外，这些往往与卫生素养相关的偏好可能随着时间的推移而改变，这突出表明一刀切的解决方案是不合适的[］．理想情况下，内容控制应该改善参与，这有可能促进对证据的理解和保留。此外，提供自我个性化内容的手段可以促进自主权，并使患者能够掌握医疗保健决策的所有权。
有趣的是，与其他功能相比，导航降低了决策质量。鉴于导航是基于计算机的干预的一个基础部分，这可能代表了一种报告偏见。由于期刊空间的限制，导航可能被低估，以换取报告新颖或令人印象深刻的决策辅助组件。这与分类的需要有关，以确保报告所有的特性;否则，重要的特性可能会因为有偏见的评估而被忽略。
裁剪
裁剪降低了决策质量，所有子组的表现都比其他特征差。一般来说，定制的目的是将证据转化为患者特定的信息，以提高参与度。裁剪的影响可以分为两类:(1)对风险估计计算的影响，(2)对信息表示的影响。
裁剪可用于根据患者人口统计学或临床状况构建证据，以提供仅可行的治疗方案，并更准确地估计相关风险和收益。理想情况下，这应该能让你更好地了解个人情况，并做出高质量的决策。然而，关于量身定制风险评估的好处的证据是多种多样的[］．如果患者认为个性化的风险估计不合适，定制可能不有效，甚至可能不利于决策[］．如果风险估计与先前的知识不一致，或者风险计算不透明或遗漏了认为重要的风险因素，患者可能不相信风险估计[］．本研究中纳入决策辅助的大多数裁剪是肤浅的，并没有在人口风险的背景下提供风险信息。有可能是裁剪方法没有得到适当的开发，也没有被患者认为是有用的。
裁剪也可用于提供患者偏好方面的证据或解决知识缺陷，以促进理解或纠正错误信息。然而，这种形式的剪裁可能会限制所提出证据的数量或类型。例如，决策辅助工具可以根据信息搜索风格(即，高或低级别的细节)进行定制[]或信息偏好(即关注感兴趣的话题)[］．这种裁剪方法可能导致证据呈现不完整或不平衡，并无意中降低决策质量。事实上，这种形式的裁剪可以被认为是内容控制的反面。具体来说，内容控制可以通过提供对审查证据的控制来促进患者的自主权，而定制则采用了一种家长式的呈现证据的模式，因此可能会降低患者的自主权。
病人叙述
同样，病人的叙述降低了决策的质量。患者叙述旨在深入了解患者的经历，并提请注意在整个决策过程中需要考虑的重要证据。此外，通过患者叙述呈现的信息处理方式与书面信息不同，可以改善对证据的理解和保留[，，］．然而，叙述可能会无意中呈现出有偏见或不平衡的信息，这可能会导致低质量的决策。，，］．迄今为止，在决策辅助中纳入患者叙述的价值尚未达成共识[，］．
在这项研究中，患者故事和行为建模场景都降低了决策的质量。Shaffer和Zikmund-Fisher为患者叙述发展了一种分类法，概述了预计会影响决策的维度:(1)叙述的目的，(2)叙述的内容，(3)评价效价(即叙述的语气)[］．这种分类法强调了不同类型的内容，并提出了内容如何影响结果、经验和过程叙述的决策的潜在机制。鉴于大多数文章只是简单地报道了纳入患者叙述，目前尚不清楚目的、内容和语气的维度是否可以解释决策质量的下降。然而，基于这种分类法，如果患者故事的内容不成比例地集中在不良事件上，那么与选择特定选项相关的风险可能被夸大了。如果通过患者故事提供的轶事信息与决策辅助中提供的统计数据相矛盾，那么这些相互冲突的信息可能会降低决策的质量。行为建模叙述(类似于分类学中描述的过程叙述)旨在通过引导患者考虑或忽略与决策相关的特定因素来增加深思熟虑。然而，如果叙述过多地强调被认为不重要或与患者无关的因素，这可能会阻碍决策过程。这甚至可能导致低质量的决策，鼓励患者关注不符合个人价值观或偏好的因素。进一步的研究可以帮助确定特定类型的患者叙述的价值，以及哪种类型的内容和表现有助于更高质量的决策。
考虑到在行为改变干预中使用裁剪和患者叙事的积极影响，在决策辅助中裁剪和患者叙事对决策质量的负面影响是出乎意料的[-］．一个潜在的原因可能在于决策辅助和行为改变干预在目的上的根本差异。具体而言，行为改变干预旨在说服使用者采取一种特定的健康行为，这被认为是最佳选择[］．然而，这不是决策辅助的目的，决策辅助是为了在有多个临床合适选项的情况下进行偏好敏感决策而开发的[］．决策辅助工具的首要目标是提供完整、平衡和公正的信息，以促进高质量的决策制定。在本系统综述中所包含的决策辅助工具中实施的个性化和耐心叙述，可能无意中呈现了肤浅、不平衡或有偏见的信息，这可能降低了决策制定的质量。需要进行进一步的研究来完善这两个特征的内容和表现形式，以提高它们在决策辅助中的有效性。
明确的价值观
特定类型的明确价值观澄清对决策质量有正向影响。明确的价值观澄清方法旨在指导患者通过具体任务来识别个人价值观和偏好[］．很少有人进行了评估，结果也不尽相同[］．在这项研究中，提供一个“笔记本”来记录不清楚或关注的主题与更高质量的决策相关。这种设备允许患者强调他们需要更多信息的地方，或者他们需要更深入地反思价值观和偏好的地方。结果，患者知识更丰富，决策冲突更低。同样，权衡练习(例如，将所有结果从最重要到最不重要进行排序)也提高了决策的质量。这样的练习提供了一种现实的决策方法，患者必须考虑并权衡两种或两种以上选择的风险和收益。相比之下，如果患者认为所有事情都同样重要，那么加权练习(例如，将每个结果按1-10的等级进行排名)可能是不够的。本质上，权衡练习可能有助于更好地澄清有关决策的问题。
反馈
特定类型的反馈也与决策质量的提高有关。反馈旨在为患者提供基于与决策辅助工具交互的决策决策的重要信息。通过决策辅助和知识反馈的进步都提高了决策质量。两者都旨在确保患者通过确认所有必要的信息都已被患者审查来充分了解情况，并分别纠正错误信息。偏好总结、最优选择和决策一致性是特定于明确值澄清方法的反馈类型。偏好总结提供了关于患者个人如何评估决策中不可或缺的风险和收益的反馈。最优选择建立在偏好总结的基础上，根据患者的价值观和偏好提出最佳选择，这对决策冲突有积极的影响。同样，研究也表明，提供既定价值的含义(即最佳选择)可能对决策产生积极影响[］．相反，决策一致性降低了决策的质量。这种形式的反馈引出患者的初步决定，并报告初步决定是否与患者的价值观和偏好一致。当决策辅助报告缺乏决策一致性时，这可能会导致决策冲突的增加。这给人一种最初的决定是错误的印象，可能会引起患者的负面情绪反应。
社会支持
特定类型的社会支持提高了决策质量。这一特点是为了强调患者在经历或做决定时并不孤单。社会支持是整个病人医疗护理需求评估过程中反复出现的主题[-]，以及患者决策辅助工具[］．然而，关于什么类型的社会支持可以整合到决策辅助中，以及如何整合，几乎没有提供指导。该综述确定了三种类型:社区(即面临相同决定的其他人的支持)、家庭(即受特定决定影响的其他人的支持)和临床医生支持(即促进共同决策)。社区支持提高了知识和决策冲突。能够获得这种支持的患者很可能能够回答知识问题，以及讨论个人价值观和偏好如何适应决策。家庭支持整合对决策冲突有正向影响。获得这种支持的患者可能能够更好地让他们的伴侣和家庭成员参与决策过程，并讨论价值观和偏好。社会支持，特别是社区和家庭支持，似乎很有希望，但在本研究中受到样本量的限制。
决策辅助发展原则与未来方向
基于研究结果，内容控制应整合到决策辅助中，以允许患者选择所呈现信息的顺序、详细程度和类型。这种方法允许患者直接访问感兴趣的主题，查看信息的可选表示形式，并访问可选信息或外部资源。然而，为了确保所有选择的平衡表达，重要的是整合保障措施，以确保患者在做出最终决定之前审查所有必要的证据(即，不是“可选的”信息)。
裁剪，就像目前开发和呈现的那样，应该谨慎使用，因为它可能降低决策的质量。无效的剪裁可能是由于表面或不透明的剪裁造成的，患者不认为这反映了他们真正的风险。在建立有效的信息定制策略之前，允许患者通过内容控制“自我定制”可能是一个可行的选择。
患者叙述也应谨慎使用，因为它们可能降低决策的质量。患者叙述可能会无意中呈现不平衡或有偏见的信息，这可能会破坏决策辅助中呈现的统计数据，或鼓励患者关注不符合个人价值观或偏好的因素。进一步的研究应侧重于识别有助于高质量决策的叙述内容和呈现类型。
还需要在反馈、明确的价值观澄清和社会支持等方面进行进一步的研究，以指导未来的整合。在这些特征中的每一种成分类型之间的影响都有很大的异质性，这可能反映了成分的人为分组。此外，小样本量限制了适当的评估，许多组件仅在一个决策辅助工具中进行了测试，这限制了将这些特征集成到决策辅助工具中的指导。
限制
荟萃分析中纳入的研究在患者群体、决策背景、干预措施的特征、被测成分以及常规护理或替代辅助控制的选择方面存在高度异质性。研究选择纳入基于测试基于计算机的决策辅助干预，通过测量知识或决策冲突评估决策质量，并使用随机对照试验设计。对于每个子组分析，将包含特定特征(或组件类型)的决策辅助工具与不包含该特征的决策辅助工具进行比较。这种方法有效地将测试各种复杂决策辅助的研究分组与非常不同的对照组进行了比较。因此，本研究的结果应被解释为“产生假设”，并应被视为指导该领域未来工作的初步证据。
少数研究纳入了某些类型的成分，这降低了检测显著亚组差异的能力，但也增加了假阳性的概率。尽管如此，对所有特征和成分类型进行了亚组分析，并在解释结果时考虑了每个亚组的研究数量。
同样，该研究没有调整通过亚组分析产生的大量比较，这也增加了假阳性的概率。然而，考虑到研究的探索性，这样的调整可能没有必要，因为这些发现将需要进一步的研究来建立每个特征的独立贡献[］．
鉴于大多数决策辅助工具包含多个特征，进行亚组分析限制了解开特定特征的影响或评估特定特征束是否更有效地提高决策质量的能力。理想情况下，进行元回归，类似于Michie等人描述的分析，将解决这些缺点[］．然而，meta回归被认为不适合这项研究。考虑到较少的研究数量(知识研究18个，决策冲突研究21个)，回归系数是不稳定的，而且不可能控制分析中包含的决策辅助工具的大量异质性。因此，选择直接的探索性亚组分析作为可行的替代方法。
结论
在基于计算机的决策辅助中集成丰富的媒体或交互功能可以提高偏好敏感决策的质量，而不是传统的静态方法。然而，这是一个新兴领域，指导实施的证据有限。系统审查和专题综合确定了现有基于计算机的决策辅助工具中使用的特征，以促进对这些特征的报告，并促进将这些特征纳入决策辅助工具。元分析和相关的亚组分析提供了初步的证据，以支持将特定特征整合到未来的决策辅助中。进一步的研究可以通过实验设计来明确具体特征的独立贡献，并对特征的设计进行细化以提高有效性。
致谢
AS由加拿大卫生研究所(CIHR)通过Frederick Banting和Charles Best加拿大研究生奖学金和博士研究奖以及加拿大知识翻译通过健康研究战略培训倡议(STIHR)奖学金提供支持。
作者要感谢吉纳维芙·戈尔(Genevieve Gore)为系统评价制定搜索策略提供的帮助。作者还想感谢为元分析和亚组差异检验计算smd提供额外信息的研究人员。
作者的贡献
AS和RT负责研究构想和设计;AS和DK采集数据;AS、AM和RT分析和解释数据;AS起草了这份文件;DK, AM, RT进行了关键修订。所有作者都同意了最终的手稿。
利益冲突
没有宣布。
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缩写
| 配偶:试验报告综合标准 |
| 网:医学学科标题 |
| 棱镜:系统评价和元分析的首选报告项目 |
| 个随机对照试验:随机对照试验 |
| SMD:标准化平均差 |
D佐丹奴编辑;提交05.08.15;同行评议:A Lau, H Witteman;对作者14.09.15的评论;修订本于15年11月1日收到;接受21.12.15;发表26.01.16
版权©Ania Syrowatka, Dörthe Krömker, Ari N Meguerditchian, Robyn Tamblyn。最初发表于《医疗互联网研究杂志》(//www.mybigtv.com)， 2016年01月26日。
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