Implementation of the three good questions—A feasibility study in Dutch hospital departments
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine the feasibility of pragmatic implementation strategies for three good questions (in Dutch: Drie Goede Vragen; 3GV. What are my options; what are the risks and benefits related to these options; and what does this mean for my situation?) to increase shared decision-making (SDM) efforts in Dutch secondary care, and identify barriers and facilitators of implementation. METHODS: Convergent mixed-method design: pre-post surveys with patients attending one of six clinical departments in a Dutch Hospital, post-intervention interviews with patients and health-care professionals. Primary outcomes: feasibility (reach, use of 3GV). SECONDARY OUTCOMES: SDM, experiences with 3GV and decision making. Interviews focused on barriers and facilitators of 3GV use. Interviews were content coded and categorized into determinants of behaviour change. RESULTS: 35% of the respondents who had heard of 3GV (52%) used all three questions. 3GV use did not lead to more SDM (SDMQ9 M = Δ0.3;SE = 2.2) but patients felt empowered to decide (88%) and to SDM (86%). Barriers were as follows: time investment, other SDM projects and perception that the need to use 3GV differs per patient/consultation. Respondents preferred to use 3GV as they saw fit for the consultation, instead of literally asking them. Facilitators: easy, accessible information materials that can be flexibly used. CONCLUSION: Implementation of 3GV seemed feasible, although influenced by contextual characteristics (eg type of decisions, patients, on-going interventions). 3GV contributed to important elements of SDM, and respondents were willing to apply them in a way that suited their situation. PRACTICE IMPLICATIONS: We recommend continuation of current and new implementation strategies to enable 3GV implementation in secondary care.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».