Strategies to evaluate healthcare provider trainings in shared decision-making (SDM): a systematic review of evaluation studies
Notice bibliographique
Résumé
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 Analysis of evaluation strategies included data source use, use of unpublished or published measures and coverage of Kirkpatrick's evaluation levels.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 Most studies employed a mix of unpublished and published measures (n=17) and covered two (n=12) or three (n=10) Kirkpatrick's levels.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.
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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 | 0,021 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».