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Enregistrement W3097716554 · doi:10.2196/17878

Web-Based Training for Nurses on Shared Decision Making and Prenatal Screening for Down Syndrome: Protocol for a Randomized Controlled Trial

2020· article· en· W3097716554 sur OpenAlexaffvenueabout
Alex Poulin Herron, Titilayo Tatiana Agbadjé, Mélissa Côté, Codjo Djignefa Djade, Geneviève Roch, François Rousseau, France Légaré

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensHôpital Saint-François d'AssiseCentres Intégré Universitaires de Santé et de Services SociauxUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialPrenatal careContext (archaeology)Psychological interventionIntervention (counseling)NursingFamily medicineDecision aidsProtocol (science)PopulationAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Pregnant women often find it difficult to choose from among the wide variety of available prenatal screening options. To help pregnant women and their partners make informed decisions based on their values, needs, and preferences, a decision aid and a web-based shared decision making (SDM) training program for health professionals have been developed. In Canada, nurses provide maternity care and thus can train as decision coaches for prenatal screening. However, there is a knowledge gap about the effectiveness of SDM interventions in maternity care in nursing practice. OBJECTIVE: This study aims to assess the impact of an SDM training program on nurses' intentions to use a decision aid for prenatal screening and on their knowledge and to assess their overall impressions of the training. METHODS: This is a 2-arm parallel randomized trial. French-speaking nurses working with pregnant women in the province of Quebec were recruited online by a private survey firm. They were randomly allocated (1:1 ratio) to either an experimental group, which completed a web-based SDM training program that included prenatal screening, or a control group, which completed a web-based training program focusing on prenatal screening alone. The experimental intervention consisted of a 3-hour web-based training hosted on the Université Laval platform with 4 modules: (1) SDM; (2) Down syndrome prenatal screening; (3) decision aids; and (4) communication between health care professionals and the patient. For the control group, the topic of SDM in Module 1 was replaced with "Context and history of prenatal screening," and the topic of decision aids in Module 3 was replaced with "Consent in prenatal screening." Participants completed a self-administered sociodemographic questionnaire with close-ended questions. We also assessed the participants' (1) intention to use a decision aid in prenatal screening clinical practice, (2) knowledge, (3) satisfaction with the training, (4) acceptability, and (5) perceived usefulness of the training. The randomization was done using a predetermined sequence and included 40 nurses. Participants and researchers were blinded. Intention to use a decision aid will be assessed by a t test. Bivariate and multivariate analysis will be performed to assess knowledge and overall impressions of the training. RESULTS: This study was funded in 2017 and approved by Genome Canada. Data were collected from September 2019 to late January 2020. This paper was initially submitted before data analysis began. Results are expected to be published in winter 2020. CONCLUSIONS: Study results will inform us on the impact of an SDM training program on nurses' intention to use and knowledge of decision aids for prenatal screening and their overall impressions of the training. Participant feedback will also inform an upgrade of the program, if needed. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04162288; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04162288. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/17878.

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)0,046
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,307

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0460,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0080,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,007
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0090,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0920,013

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 Opus0,633
Tête enseignante GPT0,643
Écart entre enseignants0,010 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations6
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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