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Enregistrement W2344718142 · doi:10.1186/s12909-016-0653-x

Educational interventions to train healthcare professionals in end-of-life communication: a systematic review and meta-analysis

2016· review· en· W2344718142 sur OpenAlexaff
Han‐Oh Chung, Simon Oczkowski, Louise Hanvey, Lawrence Mbuagbaw, John J. You

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Education · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensSt. Joseph’s Healthcare HamiltonCanadian Hospice Palliative Care AssociationSaint-Vincent HospitalHamilton General HospitalHamilton Health Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionObservational studyMedicineCINAHLRandomized controlled trialMEDLINECurriculumHealth careMeta-analysisSystematic reviewQuality of life (healthcare)Communication skills trainingFamily medicineNursingMedical educationPsychologyCommunication skillsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Practicing healthcare professionals and graduates exiting training programs are often ill-equipped to facilitate important discussions about end-of-life care with patients and their families. We conducted a systematic review to evaluate the effectiveness of educational interventions aimed at providing healthcare professionals with training in end-of-life communication skills, compared to usual curriculum. METHODS: We searched MEDLINE, Embase, CINAHL, ERIC and the Cochrane Central Register of Controlled Trials from the date of inception to July 2014 for randomized control trials (RCT) and prospective observational studies of educational training interventions to train healthcare professionals in end-of-life communication skills. To be eligible, interventions had to provide communication skills training related to end-of-life decision making; other interventions (e.g. breaking bad news, providing palliation) were excluded. Our primary outcomes were self-efficacy, knowledge and end-of-life communication scores with standardized patient encounters. Sufficiently similar studies were pooled in a meta-analysis. The quality of evidence was assessed using GRADE. RESULTS: Of 5727 candidate articles, 20 studies (6 RCTs, 14 Observational) were included in this review. Compared to usual teaching, educational interventions to train healthcare professionals in end-of-life communication skills were associated with greater self-efficacy (8 studies, standardized mean difference [SMD] 0.57;95% confidence interval [CI] 0.40-0.75; P < 0.001; very low quality evidence), more knowledge (4 studies, SMD 0.76;95% CI 0.40-1.12; p < 0.001; low quality evidence), and improvements in communication scores (8 studies, SMD 0.69; 95% CI 0.41-0.96; p < 0.001; very low quality evidence). There was insufficient evidence to determine whether these educational interventions affect patient-level outcomes. CONCLUSION: Very low to low quality evidence suggests that end-of-life communication training may improve healthcare professionals' self-efficacy, knowledge, and EoL communication scores compared to usual teaching. Further studies comparing two active educational interventions are recommended with a continued focus on contextually relevant high-level outcomes. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO CRD42014012913.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0210,029
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,446
Tête enseignante GPT0,603
Écart entre enseignants0,157 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations153
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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