Training health professionals in shared decision making: Update of an international environmental scan
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
To update an environmental scan of training programs in SDM for health professionals. We searched two systematic reviews for SDM training programs targeting health professionals produced from 2011 to 2015, and also in Google and social networks. With a standardized data extraction sheet, one reviewer extracted program characteristics. All completed extraction forms were validated by a second reviewer. We found 94 new eligible programs in four new countries and two new languages, for a total of 148 programs produced from 1996 to 2015—an increase of 174% in four years. The largest percentage appeared since 2012 (45.27%). Of the 94 newprograms, 42.55% targeted licensed health professionals (n = 40), 8.51% targeted pre-licensure (n = 8), 28.72% targeted both (n = 27), 20.21% did not specify (n = 19), and 5.32% targeted also patients (n = 5). Only 23.40% of the new programs were reported as evaluated, and 21.28% had published evaluations. Production of SDM training programs is growing fast worldwide. Like the original scan, this update indicates that SDM training programs still vary widely. Most still focus on the single provider/patient dyad and few are evaluated. This update highlights the need to adapt training programs to interprofessional practice and to evaluate them.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle