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Enregistrement W2949566982 · doi:10.1136/bmjopen-2018-026488

Strategies to evaluate healthcare provider trainings in shared decision-making (SDM): a systematic review of evaluation studies

2019· review· en· W2949566982 sur OpenAlexaffabout
Evamaria Müller, Alena Strukava, Isabelle Scholl, Martin Härter, Ndeye Thiab Diouf, France Légaré, Angela Buchholz

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2019
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesMundipharma
Mots-clésMedicineHealth careSystematic reviewClinical decision makingMEDLINEMedical educationNursingFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

DESIGN AND OBJECTIVES: We performed a systematic review of studies evaluating healthcare provider (HCP) trainings in shared decision-making (SDM) to analyse their evaluation strategies. SETTING AND PARTICIPANTS: HCP trainings in SDM from all healthcare settings. METHODS: We searched scientific databases (Medline, PsycInfo, CINAHL), performed reference and citation tracking, contacted experts in the field and scanned the Canadian inventory of SDM training programmes for healthcare professionals. We included articles reporting data of summative evaluations of HCP trainings in SDM. Two reviewers screened records, assessed full-text articles, performed data extraction and assessed study quality with the integrated quality criteria for review of multiple study designs (ICROMS) tool. Analysis of evaluation strategies included data source use, use of unpublished or published measures and coverage of Kirkpatrick's evaluation levels. An evaluation framework based on Kirkpatrick's evaluation levels and the Quadruple Aim framework was used to categorise identified evaluation outcomes. RESULTS: Out of 7234 records, we included 41 articles reporting on 30 studies: cluster-randomised (n=8) and randomised (n=9) controlled trials, controlled (n=1) and non-controlled (n=7) before-after studies, mixed-methods (n=1), qualitative (n=1) and post-test (n=3) studies. Most studies were conducted in the USA (n=9), Germany (n=8) or Canada (n=7) and evaluated physician trainings (n=25). Eleven articles met ICROMS quality criteria. Almost all studies (n=27) employed HCP-reported outcomes for training evaluation and most (n=19) additionally used patient-reported (n=12), observer-rated (n=10), standardised patient-reported (n=2) outcomes or training process and healthcare data (n=10). Most studies employed a mix of unpublished and published measures (n=17) and covered two (n=12) or three (n=10) Kirkpatrick's levels. Identified evaluation outcomes covered all categories of the proposed framework. CONCLUSIONS: Strategies to evaluate HCP trainings in SDM varied largely. The proposed evaluation framework maybe useful to structure future evaluation studies, but international agreement on a core set of outcomes is needed to improve evidence. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42016041623.

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)0,262
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,458
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil0,911

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2620,458
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,015
Bibliométrie0,0370,030
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0100,013
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,781
Tête enseignante GPT0,686
Écart entre enseignants0,095 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineÉvaluation
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

Citations89
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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