Patient contracts for chronic medical conditions
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe how and why patient contracts are used for the management of chronic medical conditions. DATA SOURCES: A scoping review was conducted in the following databases: MEDLINE, Embase, AMED, PsycInfo, Cochrane Library, CINAHL, and Nursing & Allied Health. Literature from 1997 to 2017 was included. STUDY SELECTION: Articles were included if they were written in English and described the implementation of a patient contract by a health care provider for the management of a chronic condition. Articles had to present an outcome as a result of using the contract or an intervention that included the contract. SYNTHESIS: Of the 7528 articles found in the original search, 76 met the inclusion criteria for the final review. Multiple study types were included. Extensive variety in contract elements, target populations, clinical settings, and cointerventions was found. Purposes for initiating contracts included behaviour change and skill development, including goal development and problem solving; altering beliefs and knowledge, including motivation and perceived self-efficacy; improving interpersonal relationships and role clarification; improving quality and process of chronic care; and altering objective and subjective health indices. How contracts were developed, implemented, and assessed was inconsistently described. CONCLUSION: More research is required to determine whether the use of contracts is accomplishing their intended purposes. Questions remain regarding their rationale, development, and implementation.
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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 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».