Development of a program theory for shared decision-making: a realist review protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The practicality of applying evidence to healthcare systems with the aim of implementing change is an ongoing challenge for practitioners, policy makers, and academics. Shared decision- making (SDM), a method of medical decision-making that allows a balanced relationship between patients, physicians, and other key players in the medical decision process, is purported to improve patient and system outcomes. Despite the oft-mentioned benefits, there are gaps in the current literature between theory and implementation that would benefit from a realist approach given the value of this methodology to analyze complex interventions. In this protocol, we outline a study that will explore: "In which situations, how, why, and for whom does SDM between patients and health care providers contribute to improved decision making?" METHODS: A seven step iterative process will be described including preliminary theory development, establishment of a search strategy, selection and appraisal of literature, data extraction, analysis and synthesis of extracted results from literature, and formation of a revised program theory with the input of patients, physicians, nurse navigators, and policy makers from a stakeholder session. DISCUSSION: The goal of the realist review will be to identify and refine a program theory for SDM through the identification of mechanisms which shape the characteristics of when, how, and why SDM will, and will not, work. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: PROSPERO CRD42017062609.
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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 | 0,020 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».