Achtergrond afbeelding Achtergrond afbeelding darkmode

Evidence in Actie: Dynamisch standaardiseren van ervaringskennis en waarden in richtlijnen

Klinische richtlijnen verzamelen het meest betrouwbare onderzoek om artsen en patiënten te  helpen weloverwogen beslissingen te nemen over de meest effectieve behandeling. Deze richtlijnen zijn sterk gebaseerd op de resultaten van klinisch onderzoek. Het is echter gebleken dat richtlijnen die praktische en ervaringskennis van artsen en patiënten meenemen van hogere kwaliteit en beter toepasbaar in de praktijk zijn. Dit komt omdat zij beter aansluiten bij de behoeften en ervaringen van patiënten als professionals. 

Praktische en ervaringskennis meenemen

Met behulp van verschillende methoden, zoals interviews, enquêtes en samenwerking met patiëntenorganisaties, proberen richtlijnontwikkelaars dergelijke kennis al zo goed mogelijk te gebruiken. Deze methoden kunnen echter vaak alleen de perspectieven van een aantal geselecteerde individuen inbrengen en zijn niet altijd haalbaar; voor sommige ziekten bestaan er bijvoorbeeld geen patiëntenorganisaties. 

Doel en aanpak

In dit project hebben wij een innovatieve methode ontwikkeld om de ervaring van burgers, patiënten en professionals te identificeren en in de ontwikkeling van richtlijnen te integreren. We gebruikten AI-gebaseerde methoden, met name natuurlijke taalverwerkingstechnieken, om ervaringen te analyseren die door mensen online werden gedeeld, zoals op sociale media of forums. Deze online beschreven ervaringen kunnen vervolgens worden geanalyseerd en richtlijnontwikkelaars waardevolle inzichten geven in de behoeften, vragen en zorgen van patiënten, burgers en professionals. 

Resultaten

Het project heeft verschillende materialen opgeleverd voor richtlijnontwikkelaars, zoals:

  • De handleiding 'Incorporating Stakeholders’ Experiences in Guideline Development Through Natural Language Processing (NLP) Analysis - A Practical Guide'
  • Een video (nog in ontwikkeling).
  • Artikelen (zie kop 'Producten').

Interview

'Door analyse van verschillende platforms met kunstmatige intelligentie ontdekken we welke kwesties er leven', vertellen Teun Zuiderent-Jerak, Aura Timen en Lea Lösch. Daardoor biedt deze methode biedt ook mogelijkheden voor andere richtlijnen

> Lees het hele interview

 

 

Producten

Titel: Incorporating Stakeholders’ Experiences in Guideline Development Through Natural Language Processing (NLP) Analysis – A Practical Guide. User guide for the method developed for including experience based knowledge and value considerations in guidelines
Link: https://research.vu.nl/en/publications/incorporating-stakeholders-experiences-in-guideline-development-t
Titel: The perpetual translation of developing inclusive vaccination guidelines
Auteur: Teun Zuiderent-Jerak, Lea Lösch, Elena Syurina, Florian Kunneman, Aura Timen
Titel: AI as Inventing the Social; Experiments in Integrating Experience-based Knowledge and Values in Vaccination Guidelines
Auteur: Teun Zuiderent-Jerak, Lea Lösch, Elena Syurina, Florian Kunneman, Aura Timen
Titel: Evidence in Actie: includeren van ervaringskennis en waarden in vaccinatie-richtlijnen
Auteur: Teun Zuiderent-Jerak, Lea Lösch, Elena Syurina, Florian Kunneman, Aura Timen
Titel: STS Making & Doing; Situated Intervention as Knowledge Production, Expression and Travel
Auteur: Teun Zuiderent-Jerak
Titel: Leveraging Social Media as a Source for Clinical Guidelines: A Demarcation of Experiential Knowledge
Auteur: Jia-Zhen Michelle Chan Florian Kunneman Roser Morante Lea Lösch Teun Zuiderent-Jerak
Magazine: Proceedings of the 29th International Conference on Computational Linguistic
Begin- en eindpagina: 203-208
Link: https://aclanthology.org/2022.smm4h-1.51
Titel: Kaleidoscopic integration: Advancing the integration of incommensurable knowledge in healthcare guidelines
Auteur: Lea Lösch, Willemine Willems, Marloes Bongers, Aura Timen, Teun Zuiderent-Jerak
Magazine: Social Science & Medicine
Begin- en eindpagina: 1-9
Link: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0277953623007177?via%3Dihub
Titel: Capturing Emerging Experiential Knowledge for Vaccination Guidelines Through Natural Language Processing: Proof-of-Concept Study
Auteur: Lea Lösch, Teun Zuiderent-Jerak, Florian Kunneman, Elena Syurina, Marloes Bongers, Mart L Stein, Michelle Chan, Willemine Willems, Aura Timen
Magazine: Journal of Medical Internet Research
Begin- en eindpagina: 1-13
Link: https://www.jmir.org/2023/1/e44461/PDF
Titel: Capturing Emerging Experiential Knowledge for Vaccination Guidelines Through Natural Language Processing: Proof-of-Concept Study
Auteur: Lea Lösch Teun Zuiderent-Jerak Florian Kunneman Elena Syurina Marloes Bongers Mart L Stein Michelle Chan Willemine Willems Aura Timen
Magazine: Journal of Medical Internet Research
Begin- en eindpagina: 1-13
Link: https://www.jmir.org/2023/1/e44461

Kenmerken

  • Projectnummer:
    516022526
  • Looptijd: 100%
    Looptijd: 100 %
    2020
    2024
  • Gerelateerde programma's:
  • Gerelateerde subsidieronde:
  • Projectleider en penvoerder:
    dr. T. Zuiderent-Jerak
  • Verantwoordelijke organisatie:
    Rijksinstituut voor Volksgezondheid en Milieu

Innovatie van richtlijnen

Richtlijnen beschrijven (een deel van) een zorgproces waarin is vastgelegd wat noodzakelijk is om goede zorg te verlenen. We financieren 9 projecten die onderzoeken hoe de actualiteit, toegankelijkheid en praktische bruikbaarheid van richtlijnen verbeterd kan worden. Dit project is daar één van. Bekijk de andere projecten.