IMP2ART systematic review of education for healthcare professionals implementing supported self-management for asthma
Notice bibliographique
Résumé
Despite a robust evidence base for its effectiveness, implementation of supported self-management for asthma is suboptimal. Professional education is an implementation strategy with proven effectiveness, though the specific features linked with effectiveness are often unclear. We performed a systematic review of randomised controlled trials and controlled clinical trials (published from 1990 and updated to May 2017 using forward citation searching) to determine the effectiveness of professional education on asthma self-management support and identify features of effective initiatives. Primary outcomes reflected professional behaviour change (provision of asthma action plans) and patient outcomes (asthma control; unscheduled care). Data were coded using the Effective Practice and Organisation of Care Taxonomy, the Theoretical Domains Framework (TDF), and Bloom's Taxonomy and synthesised narratively. Of 15,637 articles identified, 18 (reporting 15 studies including 21 educational initiatives) met inclusion criteria. Risk of bias was high for five studies, and unclear for 10. Three of 6 initiatives improved action plan provision; 1/2 improved asthma control; and 2/7 reduced unscheduled care. Compared to ineffective initiatives, effective initiatives were more often coded as being guideline-based; involving local opinion leaders; including inter-professional education; and addressing the TDF domains 'social influences'; 'environmental context and resources'; 'behavioural regulation'; 'beliefs about consequences'; and 'social/professional role and identity'. Findings should be interpreted cautiously as many strategies were specified infrequently. However, identified features warrant further investigation as part of implementation strategies aiming to improve the provision of supported self-management for asthma.
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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 | 0,009 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».