分析的階層プロセスに適用されるさまざまなアプローチの比較 - まれな疾患患者の情報ニーズの例

背景：分析階層プロセス（AHP）は、患者の優先順位を測定するためにますます使用されています。調査によると、データ収集とデータ集約にはいくつかの異なるアプローチがあることが示されています。この研究の目的は、まれな疾患を有する患者の情報ニーズを測定し、これらの異なるAHPアプローチの影響を分析することでした。情報のニーズのランキングは、患者の優先事項に応じて、希少疾患に関するWebベースの情報ポータルに情報カテゴリを表示するために使用されます。 方法：まれな疾患に苦しむ患者の情報ニーズは、インターネット調査研究と予備的な定性的研究によって特定されました。したがって、13の基準を含む3レベルの階層を設計しました。データ収集のために、個々の判断とグループの判断を個別に使用して、結果の違いを調査しました。さらに、データ集約に中央値および算術および幾何平均を使用する場合、さまざまな効果を分析しました。一貫性比≤0.2は、許容可能な一貫性レベルを表すと決定されました。 結果：希少疾患とその親relativeに苦しむ患者から、40個の個人と3つのグループの判断が収集されました。31の個人と3つのグループの判断の一貫性比は受け入れられたため、これらの判断が研究に含まれていました。大部分は、個人とグループの判断の地元のランクが類似していました。興味深いことに、グループの判断は、個々の判断よりもかなり小さな範囲でした。データによると、基準のランクは、使用されているデータ集約方法によってわずかに異なりました。 結論：応答行動は方法によって異なるため、データ収集に適した方法の選択を説明し、正当化することが重要です。研究者は、テーマの視点に基づいて適切な方法を選択するか、研究で調査されたトピックを選択する必要があると結論付けています。算術平均は外れ値に対して非常に脆弱であるため、幾何学的平均と中央値は、データ集約のための許容可能な代替手段のようです。全体として、AHPを使用して患者の優先順位を特定し、情報ウェブサイトのユーザーフレンドリーを強化することは、医療情報学に重要な貢献を提供します。

BACKGROUND: The Analytic Hierarchy Process (AHP) is increasingly used to measure patient priorities. Studies have shown that there are several different approaches to data acquisition and data aggregation. The aim of this study was to measure the information needs of patients having a rare disease and to analyze the effects of these different AHP approaches. The ranking of information needs is then used to display information categories on a web-based information portal about rare diseases according to the patient's priorities. METHODS: The information needs of patients suffering from rare diseases were identified by an Internet research study and a preliminary qualitative study. Hence, we designed a three-level hierarchy containing 13 criteria. For data acquisition, the differences in outcomes were investigated using individual versus group judgements separately. Furthermore, we analyzed the different effects when using the median and arithmetic and geometric means for data aggregation. A consistency ratio ≤0.2 was determined to represent an acceptable consistency level. RESULTS: Forty individual and three group judgements were collected from patients suffering from a rare disease and their close relatives. The consistency ratio of 31 individual and three group judgements was acceptable and thus these judgements were included in the study. To a large extent, the local ranks for individual and group judgements were similar. Interestingly, group judgements were in a significantly smaller range than individual judgements. According to our data, the ranks of the criteria differed slightly according to the data aggregation method used. CONCLUSIONS: It is important to explain and justify the choice of an appropriate method for data acquisition because response behaviors differ according to the method. We conclude that researchers should select a suitable method based on the thematic perspective or investigated topics in the study. Because the arithmetic mean is very vulnerable to outliers, the geometric mean and the median seem to be acceptable alternatives for data aggregation. Overall, using the AHP to identify patient priorities and enhance the user-friendliness of information websites offers an important contribution to medical informatics.