Engaging Older Adults in Health Care Decision-Making: A Realist Synthesis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Engagement in healthcare decision making has been recognized as an important, and often lacking, aspect of care, especially in the care of older adults who are major users of the healthcare system. OBJECTIVE: We aimed to conduct a review of available knowledge on engagement in healthcare decision making with a focus on older patients and their caregivers. METHODS: We conducted a realist synthesis focusing on strategies for engagement of older patients and their caregivers in healthcare decision making. The synthesis encompassed theoretical frameworks and both peer-reviewed and grey literature. Expert consultations included interviews (n = 2) with academics and group consultations (n = 3) with older adults and their caregivers. Abstracts that reported description, assessment, or evaluation of strategies for engagement of adult patients, families, or caregivers (i.e., that report on actual experiences of engagement) were included. RESULTS: The search generated 15,683 articles, 663 of which were pertinent to healthcare decision making. Theoretical and empirical work identified a range of strategies and levels of engagement of older patients and their families in healthcare decision making. The importance of communication emerged as a key recommendation for meaningful engagement among providers and patients and their caregivers. The principles developed in this study should be implemented with consideration of the context in which care is being provided. CONCLUSIONS: We have developed a framework that promotes the engagement of patients and their caregivers as equal partners in healthcare decision making. Future research should implement and test the framework in various clinical settings.
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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 | 0,082 | 0,131 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| 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 ».