People with dementia are confronted with many decisions. However, they are often not involved in the process of the decision-making. Shared Decision-Making (SDM) enables involvement of persons with dementia in the decision-making process. In our study, we develop a supportive IT application aiming to facilitate the decision-making process in care networks of people with dementia. A key feature in the development of this SDM tool is the participation of all network members during the design and development process, including the person with dementia. In this paper, we give insight into the first phases of this design and development process in which we conducted extensive user studies and translated wishes and needs of network members into user requirements
Patients with a hematologic malignancy increasingly prefer to be actively involved in treatment decision-making. Shared decision-making (SDM), a process that supports decision-making in preference-sensitive decisions, fits well with this need. A decision is preference sensitive when well-informed patients considerably differ in their trade-offs between the pros and cons of one option, or if more equal treatment options are available, including no treatment. SDM involves several steps: the first is choice talk, where the professional informs the patient that a decision needs to be made between the various relevant options and that the patient's opinion is important. The second is option talk, where the professional explains the options and their pros and cons. In the third step, preference talk, the professional and the patient discuss the patient's preferences. The professional supports the patient in deliberation. The final step is decision talk, where the professional and patient discuss the patient's decisional role preference, make or defer the decision and discuss possible follow-up.
In this thesis several studies are presented that have targeted decision making about case management plans in probation. In a case management plan probation officers describe the goals and interventions that should help offenders stop reoffending, and the specific measures necessary to reduce acute risks of recidivism and harm. Such a plan is embedded in a judicial framework, a sanction or advice about the sanction in which these interventions and measures should be executed. The topic of this thesis is the use of structured decision support, and the question is if this can improve decision making about case management plans in probation and subsequently improve the effectiveness of offender supervision. In this chapter we first sketch why structured decision making was introduced in the Dutch probation services. Next we describe the instrument for risk and needs assessment as well as the procedure to develop case management plans that are used by the Dutch probation services and that are investigated in this thesis. Then we describe the setting of the studies and the research questions, and we conclude with an overview of this thesis.
Het RAAK-mkb onderzoeksproject 'Praktische Predictie: de ontwikkeling van een Clinical Decision Support Tool voor fysiotherapie bij de lage rugpijn' heeft zich gericht op het ontdekken van de persoonskenmerken (onder meer ernst en type van rugpijn, manier waarop iemand hiermee omgaat, verdere gezondheid, en herstelverwachting van patiënt) die het beloop van beginnende rugklachten voorspellen. Aan de hand van deze kenmerken is een algoritme gemaakt voor het voorspellen van een vertraagd herstel. Dit algoritme, ontwikkeld met machine learning technieken, is vervolgens verwerkt in een screening tool waarin een voorspelling gegeven en, op een inzichtelijke manier aan de patiënt, gepresenteerd kan worden. Het gebruik en toepassing van de tool in de dagelijkse praktijk is nog niet zo eenvoudig. Het vereist kennis van diagnostische en prognostische onderzoeksmethoden, kennis over hoe de uitkomsten te vertalen zijn naar de klinische praktijk en dus naar de individuele patiënt, en het vereist communicatievaardigheden om de uitkomsten van de tool met de patiënt te bespreken om te komen tot gezamenlijke besluitvorming ('shared decision making'). Om de praktiserende fysiotherapeut of de student fysiotherapie hiervoor toe te rusten wordt uitgaande van de ontwikkelde tool een zelfstandig te doorlopen online onderwijsmodule ontwikkeld over diagnostisch en prognostisch onderzoek, ‘Clinical Decision Support Tools’, en gedeelde besluitvorming in relatie tot ‘Clinical Decision Support Tools’. De onderwijsmodule zal bestaan uit opdrachten en quizzen (met directe feedback), en kennisclips. De onderwijsmodule wordt verspreid onder de projectpartners van het 'Praktische Predictie' project en geïmplementeerd in de bachelor en masteropleidingen fysiotherapie van de Hogeschool van Arnhem en Nijmegen en Saxion Hogeschool. De online onderwijsmodule zal tevens beschikbaar worden gesteld op bestaande online platformen voor fysiotherapieonderwijs. Daarnaast zullen er werkvormen ontwikkeld worden om de onderwijsmodule in het onderwijs te gebruiken.
