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Enregistrement W2911147421 · doi:10.1186/s13012-018-0851-5

Barriers and facilitators of pediatric shared decision-making: a systematic review

2019· review· en· W2911147421 sur OpenAlexafffundabout
Laura Boland, Ian D. Graham, France Légaré, Krystina B. Lewis, Janet Jull, Allyson Shephard, Margaret L. Lawson, Alexandra Davis, Audrey Yameogo, Dawn Stacey

Notice bibliographique

RevueImplementation Science · 2019
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioHôpital Saint-François d'AssiseQueen's UniversityOttawa HospitalUniversité LavalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCINAHLPsycINFOMedicineMEDLINEDecision aidsHealth informaticsCochrane LibraryQuality (philosophy)Health careMedical educationNursingFamily medicinePublic healthAlternative medicinePsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Shared decision-making (SDM) is rarely implemented in pediatric practice. Pediatric health decision-making differs from that of adult practice. Yet, little is known about the factors that influence the implementation of pediatric shared decision-making (SDM). We synthesized pediatric SDM barriers and facilitators from the perspectives of healthcare providers (HCP), parents, children, and observers (i.e., persons who evaluated the SDM process, but were not directly involved). METHODS: We conducted a systematic review guided by the Ottawa Model of Research Use (OMRU). We searched MEDLINE, EMBASE, Cochrane Library, CINAHL, PubMed, and PsycINFO (inception to March 2017) and included studies that reported clinical pediatric SDM barriers and/or facilitators from the perspective of HCPs, parents, children, and/or observers. We considered all or no comparison groups and included all study designs reporting original data. Content analysis was used to synthesize barriers and facilitators and categorized them according to the OMRU levels (i.e., decision, innovation, adopters, relational, and environment) and participant types (i.e., HCP, parents, children, and observers). We used the Mixed Methods Appraisal Tool to appraise study quality. RESULTS: Of 20,008 identified citations, 79 were included. At each OMRU level, the most frequent barriers were features of the options (decision), poor quality information (innovation), parent/child emotional state (adopter), power relations (relational), and insufficient time (environment). The most frequent facilitators were low stake decisions (decision), good quality information (innovation), agreement with SDM (adopter), trust and respect (relational), and SDM tools/resources (environment). Across participant types, the most frequent barriers were insufficient time (HCPs), features of the options (parents), power imbalances (children), and HCP skill for SDM (observers). The most frequent facilitators were good quality information (HCP) and agreement with SDM (parents and children). There was no consistent facilitator category for observers. Overall, study quality was moderate with quantitative studies having the highest ratings and mixed-method studies having the lowest ratings. CONCLUSIONS: Numerous diverse and interrelated factors influence SDM use in pediatric clinical practice. Our findings can be used to identify potential pediatric SDM barriers and facilitators, guide context-specific barrier and facilitator assessments, and inform interventions for implementing SDM in pediatric practice. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO CRD42015020527.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,140
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,172

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,140
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,008
Bibliométrie0,0120,013
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,430
Tête enseignante GPT0,610
Écart entre enseignants0,180 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations361
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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