Shared decision‐making behaviours in health professionals: a systematic review of studies based on the <scp>T</scp>heory of <scp>P</scp>lanned <scp>B</scp>ehaviour
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Shared decision making (SDM) requires health professionals to change their practice. Socio-cognitive theories, such as the Theory of Planned Behaviour (TPB), provide the needed theoretical underpinnings for designing behaviour change interventions. OBJECTIVE: We systematically reviewed studies that used the TPB to assess SDM behaviours in health professionals to explore how theory is being used to explain influences on SDM intentions and/or behaviours, and which construct is identified as most influential. SEARCH STRATEGY: We searched PsycINFO, MEDLINE, EMBASE, CINAHL, Index to theses, Proquest dissertations and Current Contents for all years up to April 2012. INCLUSION CRITERIA: We included all studies in French or English that used the TPB and related socio-cognitive theories to assess SDM behavioural intentions or behaviours in health professionals. We used Makoul & Clayman's integrative SDM model to identify SDM behaviours. DATA EXTRACTION AND SYNTHESIS: We extracted study characteristics, nature of the socio-cognitive theory, SDM behaviour, and theory-based determinants of the SDM behavioural intention or behaviour. We computed simple frequency counts. MAIN RESULTS: Of 12,388 titles, we assessed 136 full-text articles for eligibility. We kept 20 eligible studies, all published in English between 1996 and 2012. Studies were conducted in Canada (n = 8), the USA (n = 6), the Netherlands (n = 3), the United Kingdom (n = 2) and Australia (n = 1). The determinant most frequently and significantly associated with intention was the subjective norm (n = 15/21 analyses). DISCUSSION: There was great variance in the way socio-cognitive theories predicted SDM intention and/or behaviour, but frequency of significance indicated that subjective norm was most influential.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,027 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».