Getting back on track: a systematic review of the outcomes of remediation and rehabilitation programmes for healthcare professionals with performance concerns
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To provide an overview of the evidence regarding outcomes of remediation and rehabilitation programmes for healthcare professionals with performance concerns, and to explore if outcomes differ for specific concerns and professions. METHODS: A search in four databases (Medline, Embase, PsycINFO and CINAHL) was conducted from 1 January 1990 to 7 May 2017. Studies reporting on outcomes of nationwide and state-wide programmes aimed at remediation and rehabilitating healthcare professionals with performance concerns (ie, dentists, midwives, nurses, pharmacists, physicians, physiotherapists, psychologists and psychotherapists) were included. RESULTS: We included a total of 38 studies. More than half of the studies included programmes in the USA (57.9%), and a majority of studies focused on outcomes for physicians (78.9%) and on outcomes for substance use disorders (SUDs, 63.2%). Programme completion rates for SUDs were positive and approximately 80%-90% of participants were employed after treatment. Studies that reported on remediation outcomes for dyscompetence, almost all from Canada (7/8), showed varying results. One study compared outcomes for performance concerns in the same programme (ie, SUD and other mental and behavioural problems) and showed comparably successful results. No study specifically compared outcomes between professions. CONCLUSION: The literature is dominated by outcomes for physicians in North American programmes, with positive outcomes for SUD and varying outcomes for dyscompetence. Based on our findings we cannot make valid comparisons in outcomes between professions and specific performance concerns, and we call for other programmes to report on outcomes for different professions and concerns. Because of the positive outcomes of physician health programmes, other countries should consider introducing similar programmes to support healthcare professionals getting back on track.
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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 | 0,016 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».