Supporting communication of visit information to informal caregivers: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
IMPORTANCE: When caregivers cannot attend the clinic visit for the person they provide care for, patients are the predominant source of clinic visit information; however, poor patient recall inhibits the quality of information shared, resulting in poor caregiver preparedness and contributing to caregiver morbidity. Technological solutions exist to sharing clinic visit information, but their effectiveness is unclear. OBJECTIVES: To assess if and how technology is being used to connect informal caregivers to patient clinic visit information when they cannot otherwise attend, and its impact on caregiver and patient outcomes. EVIDENCE REVIEW: MEDLINE, Cochrane, Scopus, and CINAHL were searched through 5/3/2020 with no language restrictions or limits. ClinicalTrials.gov and other reference lists were included in the search. Randomized controlled trials (RCTs) and nonrandomized trials that involved using a technological medium e.g., video or the electronic health record, to communicate visit information to a non-attending caregiver were included. Data were collected and screened using a standardized data collection form. Cochrane's Risk of Bias 2.0 and the Newcastle-Ottawa Scale were used for RCTs and nonrandomized trials, respectively. All data were abstracted by two independent reviewers, with disagreements resolved by a third reviewer. FINDINGS: Of 2115 studies identified in the search, four met criteria for inclusion. Two studies were randomized controlled trials and two were nonrandomized trials. All four studies found positive effects of their intervention on caregiver outcomes of interest, and three out of four studies found statistically significant improvements in key outcomes for caregivers receiving visit information. Improved outcomes included caregiver happiness, caregiver activation, caregiver preparedness, and caregiver confidence in managing patient health. CONCLUSIONS AND RELEVANCE: Our review suggests that using technology to give a caregiver access to clinical visit information could be beneficial to various caregiver outcomes. There is an urgent need to address the lack of research in this area.
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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 | 0,013 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 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 ».