Physician education on decision-making capacity assessment: Current state and future directions.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine FPs' training needs for conducting decision-making capacity assessments (DMCAs) and to determine how training materials, based on a DMCA model, can be adapted for use by FPs. DESIGN: A scoping review of the literature and qualitative research methodology (focus groups and structured interviews). SETTING: Edmonton, Alta. PARTICIPANTS: Nine FPs, who practised in various settings, who chose to attend a focus group on DMCAs. METHODS: A scoping review of the literature to examine the current status of physician education regarding assessment of decision-making capacity, and a focus group and interviews with FPs to ascertain the educational needs of FPs in this area. MAIN FINDINGS: Based on the scoping review of the literature, 4 main themes emerged: increasing saliency of DMCAs owing to an aging population, suboptimal DMCA training for physicians, inconsistent approaches to DMCA, and tension between autonomy and protection. The findings of the focus groups and interviews indicate that, while FPs working as independent practitioners or with interprofessional teams are motivated to engage in DMCAs and use the DMCA model for those assessments, several factors impede their conducting DMCAs. The most notable barriers were a lack of education, isolation from interprofessional teams, uneasiness around managing conflict with families, fear of liability, and concerns regarding remuneration. CONCLUSION: This pilot study has helped to inform ways to better train and support FPs in conducting DMCAs. Family physicians are well positioned, with proper training, to effectively conduct DMCAs. To engage FPs in the process, however, the barriers should be addressed.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».