Ready for shared decision making: Pretesting a training module for health professionals on sharing decisions with their patients
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: While shared decision-making (SDM) training programmes for health professionals have been developed in several countries, few have been evaluated. In Norway, a comprehensive curriculum, "klar for samvalg" (ready for SDM), for interprofessional health-care teams was created using generic didactic methods and guidance to tailor training to various contexts. The programmes adapted didactic methods from an evidence-based German training programmes (doktormitSDM). The overall aim was to evaluate two particular SDM modules on facilitating SDM implementation into clinical practice. METHOD: A descriptive mixed methods study using questionnaires and a focus group guided by the Medical Research Council Complex Interventions Framework. The training was provided as two different applications (module AB [introduction and SDM-basics] and module ABC [introduction, SDM-basics and interactive training]) with differing learning objectives, extent of interactivity, and duration (1 vs 2 hours). Groups of participants were recruited consecutively based on requests for health professional SDM training in university/college- and hospital-settings. By a focus group and a self-administered questionnaire comprehensibility, relevance and acceptance were assessed and qualitative feedback collected after the training. Data passed descriptive and content analysis, respectively. Knowledge was assessed twice using five multiple-choice items and analysed using paired t-tests. RESULTS: In 11 (six AB and five ABC) training sessions, 357/429 (296 AB and 133 ABC) eligible nurses, physicians and health professional students with varying clinical backgrounds and previous levels of SDM-knowledge participated. SDM-knowledge increased from 25-78% (range pretest) to 85-95% (range post-test) (P ≤ .001). The training was rated easy to understand, acceptable and relevant for practice. Findings to improve the education suggest higher emphasis on interprofessional teaching methods. CONCLUSIONS: The two SDM training modules met the basic requirements for use in a broader SDM implementation strategy and can even improve knowledge.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».