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
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,109 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle