Should consultation recording use be a practice standard? A systematic review of the effectiveness and implementation of consultation recordings
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To conduct a systematic review of the effectiveness of consultation recordings and identify factors contributing to their successful implementation in health-care settings. METHODS: A systematic review was conducted for quantitative studies examining the effectiveness of consultation recordings in health care. Two independent reviewers assessed the relevance and quality of retrieved quantitative studies by using standardized criteria. Study findings were examined to determine consultation recording effectiveness and to identify barriers and facilitators to implementation. A supplementary review of qualitative evidence was performed to further explicate implementation factors. RESULTS: Of the 3373 articles retrieved in the quantitative search, 26 satisfied the standardized inclusion criteria (12 randomized controlled trials, 1 quasi-experiment, and 13 cross-sectional studies). Most patients found consultation recordings beneficial. Statistically significant evidentiary support was found for the beneficial impact of consultation recordings on the following patient reported outcomes: knowledge, perception of being informed, information recall, decision-making factors, anxiety, and depression. Implementation barriers included strength of evidence concerns, patient distress, impact of the recording on consultation quality, clinic procedures, medico-legal issues, and resource costs. Facilitators included comfort with being recorded, clinical champions, legal strategies, efficient recording procedures, and a positive consultation recording experience. CONCLUSIONS: Consultation recordings are valuable to patients and positively associated with patient-reported outcomes. Successful integration of consultation recording use into clinical practice requires an administratively supported, systematic approach to addressing implementation factors.
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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 | 0,007 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 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 | 0,001 | 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 ».