瑞典癌症筛查项目中个体决策辅助的开发、实施和评估 (BESTa)

引言和基本原理 要使癌症筛查计划有效，看似健康的个体高度参与是先决条件。 参与率各不相同，在某些人群中相对较高，但在其他人群中则较低。 众所周知，社会经济地位较低的个人、少数民族和残疾人参与癌症筛查的程度有限。 决策辅助 (DA) 旨在提供有关不同医疗保健选项的信息，并帮助个人将他们的价值观与可用选项相关联。 使用与癌症筛查相关的 DA 可以增加基于知识而不是误解或恐惧的参与。

本项目基于共享决策 (SDM) 的理论框架，其总体目标是提高医疗保健决策的质量。 该项目中的 SDM 基于 Charles 和 Gafni 的工作，其中三个基石对决策过程很重要：价值观/偏好——人们根据态度和行为来处理他们的选择；和参与——个人和医疗保健专业人员的参与。

迄今为止，瑞典没有任何筛查项目的 DA，因此该项目是有必要的。 通过以各种方式设计沟通策略，关于筛选选项的信息，并帮助个人构建、澄清和传达个人价值观，研究人员的意图是支持决策过程，并解决和承认公平的观点。

方法

阶段1

设计 本研究采用评估方法，包括过程评估、实施评估和结果评估。 将使用多种方法来回答研究问题，包括患者报告的数据、焦点小组讨论和使用有声思考技术的个人访谈。 该项目基于 IPDAS 的框架和 Coulter 等人提出的 DA 模型开发过程。

程序和结果

该程序将遵循 DA 的模型开发过程，应用以下步骤：

1. 定义范围 - 将制定包括筛查在内的乳腺癌、宫颈癌和肠癌的描述，收集有关治疗、筛查试验、真阳性真阴性结果、筛查与非筛查和检测概率的风险和益处的信息。 目标受众是所有受邀参加癌症筛查的个人。
2. 指导小组——将由利益相关者组成一个多学科小组：非专业人士（23-74 岁）、不同社会经济地位和种族、来自城市和农村地区、受邀或未受邀参加筛选）；临床专家（肿瘤学家、内窥镜医师、胃肠病学家、妇科医生、注册护士、心理学家）和其他专家（心理测量学和 IT 领域）；合作伙伴（瑞典地方当局和地区协会 - SKR、地区癌症中心 - RCC、国家卫生和福利委员会）。 没有披露利益声明。
3. 设计——以纸质形式提供 iDA，即具有暂定内容的版本，包括 iDA 所基于的研究和证据以及原型开发的描述。 纸质版本的设计灵感来自 Schwartz 及其同事的工作，并将由外行和专家评估其内容和格式（文本和图像中的信息和描述）和语言使用的可理解性。
4. Alpha 测试 - 将评估基于网络的 iDA 的内容、可理解性、可用性和可行性，涉及格式（文本信息和描述、语音动画、图像、音频、动画视频、某些可点击的词以提供额外信息，以及交互式帮助个人澄清和表达价值观的问题）；语言使用；设置（基于网络）和时间（对任何人开放，链接将随邀请一起提供）。
5. Beta 测试 - iDA 将在“真实世界环境”中进行测试，并根据格式（文本信息和描述、语音动画、图像、音频、动画视频、某些可点击的词来提供额外信息，以及交互式问题来帮助个人）进行评估澄清和表达价值观）；语言使用；设置（基于网络）和时间（对任何人开放，链接将随邀请一起提供）。

数据收集 在步骤 3-5 中，将使用不同的定性方法收集数据。 有关内容、格式、语言使用、设置和时间安排的数据将从焦点小组讨论和个人访谈中产生。 包含开放式问题和可选探查问题的访谈指南将指导数据收集。 参与者将能够选择参加焦点小组讨论或个人访谈。

在第 3 步中，有关问题的数据，包括互动问题（价值观和偏好、知识和生活方式练习）（第 4 步）将从并发的认知访谈中生成，个人在回答互动问题时口头描述他们的想法包含在 iDA 中。 访谈将遵循“大声思考”协议，要求个人回答互动问题，并鼓励他们大声思考并在这样做时说出自己的想法。 当参与者自己完成内容时，这可以理解每个问题的看法。 此外，当出现皱眉或犹豫等外观变化时，以及会议主持人何时或是否需要进一步澄清时，将提出探究性问题。

数据管理 人口统计数据将被伪匿名化，这意味着所有个人姓名都将在转录过程中被删除，所有研究参与者都将获得一个唯一的代码。 由于不处理个人数据，因此不会建立代码列表。 根据大学的规定，所有数据都将存储在卡罗林斯卡学院护理系的安全设施中。

数据分析 焦点小组讨论和个人访谈产生的数据将使用描述性和清单性内容分析进行分析。 应用“有声思考”方法的认知访谈产生的数据将根据回答进行汇编和组织。

阶段2

程序和结果 在 Beta 测试之后，iDA 将对所有受邀和/或对癌症筛查计划感兴趣的人公开和访问。 为了能够进一步评估和发展 iDA，将通过自我报告的问题研究数字健康素养、知识、价值观和偏好、决策冲突、担忧和风险意识等主题。 此外，还将包括性别、年龄、教育水平、就业等人口统计问题，以及有关生活方式和身体活动的问题。 iDA 的可用性，包括聊天功能、帮助热线和行为流程，即个人如何在 iDA 中导航，也将受到审查。

数据收集 数据将通过 iDA 中包含的自我报告问题收集。

数据管理 问卷数据将存储在 RCC 拥有的网络平台中。 提取的数据将被伪匿名化，这意味着所有专有名称都将在转录过程中被删除，所有研究参与者都将获得一个唯一的代码。 由于不处理个人号码，因此不会建立代码表。 根据大学的规定，所有数据都将存储在卡罗林斯卡学院护理系的安全设施中。

数据分析 数据将使用相关的描述性和推论性统计数据进行分析和比较。