An Evaluation of the Decision-Making Capacity Assessment Model
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Decision-Making Capacity Assessment (DMCA) Model includes a best-practice process and tools to assess DMCA, and implementation strategies at the organizational and assessor levels to support provision of DMCAs across the care continuum. A Developmental Evaluation of the DMCA Model was conducted. METHODS: = 49) data were collected from practitioners utilizing the Model. RESULTS: Strengths of the Model include its best-practice and implementation approach, applicability to independent practitioners and inter-professional teams, focus on training/mentoring to enhance knowledge/skills, and provision of tools/processes. Post-training, participants agreed that they followed the Model's guiding principles (90%), used problem-solving (92%), understood discipline-specific roles (87%), were confident in their knowledge of DMCAs (75%) and pertinent legislation (72%), accessed consultative services (88%), and received management support (64%). Model implementation is impeded when role clarity, physician engagement, inter-professional buy-in, accountability, dedicated resources, information sharing systems, and remuneration are lacking. Dedicated resources, job descriptions inclusive of DMCAs, ongoing education/mentoring supports, access to consultative services, and appropriate remuneration would support implementation. CONCLUSIONS: The DMCA Model offers practitioners, inter-professional teams, and organizations a best-practice and implementation approach to DMCAs. Addressing barriers and further contextualizing the Model would be warranted.
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 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 | 0,013 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».