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Enregistrement W3012465551 · doi:10.1186/s12913-020-5064-3

Variations in factors associated with healthcare providers’ intention to engage in interprofessional shared decision making in home care: results of two cross-sectional surveys

2020· article· en· W3012465551 sur OpenAlexafffundabout
Rhéda Adekpedjou, Julie Haesebaert, Dawn Stacey, Nathalie Brière, Adriana Freitas, Louis‐Paul Rivest, France Légaré

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensOttawa HospitalCentres Intégré Universitaires de Santé et de Services SociauxBombardier Recreational Products (Canada)Centre intégré universitaire de santé et de services sociaux de la Capitale-NationaleUniversity of OttawaUniversité Laval
Organismes subventionnairesMinistère de la SantéMinistère de la Santé et des Services sociauxCanadian Frailty NetworkUniversité Laval
Mots-clésPsychosocialMedicineHealth careNursing researchCross-sectional studyTheory of planned behaviorHealth administrationIntervention (counseling)Descriptive statisticsNursingInterquartile rangePsychological interventionFamily medicinePublic healthControl (management)Psychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: DOLCE (Improving Decision making On Location of Care with the frail Elderly and their caregivers) was a post-intervention clustered randomised trial (cRT) to assess the effect of training home care teams on interprofessional shared decision-making (IP-SDM). Alongside the cRT, we sought to monitor healthcare providers' level of behavioural intention to engage in an IP-SDM approach and to identify factors associated with this intention. METHODS: We conducted two cross-sectional surveys in the province of Quebec, Canada, one each at cRT entry and exit. Healthcare providers (e.g. nurses, occupational therapists and social workers) in the 16 participating intervention and control sites self-completed an identical paper-based questionnaire at entry and exit. Informed by the Integrated model for explaining healthcare professionals' clinical behaviour by Godin et al. (2008), we assessed their behavioural intention to engage in IP-SDM to support older adults and caregivers of older adults with cognitive impairment to make health-related housing decisions. We also assessed psychosocial variables underlying their behavioural intention and collected sociodemographic data. We used descriptive statistics and linear mixed models to account for clustering. RESULTS: Between 2014 and 2016, 271 healthcare providers participated at study entry and 171 at exit. At entry, median intention level was 6 in a range of 1 (low) to 7 (high) (Interquartile range (IQR): 5-6.5) and factors associated with intention were social influence (β = 0.27, P < 0.0001), beliefs about one's capabilities (β = 0.43, P < 0.0001), moral norm (β = 0.31, P < 0.0001) and beliefs about consequences (β = 0.21, P < 0.0001). At exit, median intention level was 5.5 (IQR: 4.5-6.5). Factors associated with intention were the same but did not include moral norm. However, at exit new factors were kept in the model: working in rehabilitation (β = - 0.39, P = 0.018) and working as a technician (β = - 0.41, P = 0.069) (compared to as a social worker). CONCLUSION: Intention levels were high but decreased from entry to exit. Factors associated with intention also changed from study entry to study exit. These findings may be explained by the major restructuring of the health and social care system that took place during the 2 years of the study, leading to rapid staff turnover and organisational disturbance in home care teams. Future research should give more attention to contextual factors and design implementation interventions to withstand the disruption of system- and organisational-level disturbances. TRIAL REGISTRATION: Clinicaltrials.gov (NCT02244359). Registered on September 19th, 2014.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,462
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,381
Tête enseignante GPT0,544
Écart entre enseignants0,164 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations39
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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