Does patient and public involvement influence the development of competency frameworks for the health professions? A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Competency frameworks typically describe the perceived knowledge, skills, attitudes and other characteristics required for a health professional to practice safely and effectively. Patient and public involvement in the development of competency frameworks is uncommon despite delivery of person-centered care being a defining feature of a competent health professional. This systematic review aimed to determine how patients and the public are involved in the development of competency frameworks for health professions, and whether their involvement influenced the outcome of the competency frameworks. Studies were identified from six electronic databases (MEDLINE, CINAHL, PsycINFO, EMBASE, Web of Science and ERIC). The database search yielded a total of 8,222 citations, and 43 articles were included for data extraction. Most studies were from the United Kingdom (27%) and developed through multidisciplinary collaborations involving two or more professions (40%). There was a large variation in the number of patients and members of the public recruited (range 1-1,398); recruitment sources included patients and carers with the clinical condition of interest (30%) or established consumer representative groups (22%). Common stages for involving patients and the public were in generation of competency statements (57%) or reviewing the draft competency framework (57%). Only ten studies (27%) took a collaborative approach to the engagement of patients and public in competency framework development. The main ways in which involvement influenced the competency framework were validation of health professional-derived competency statements, provision of desirable behaviors and attitudes and generation of additional competency statements. Overall, there was a lack of reporting regarding the details and outcome of patient and public involvement. Further research is required to optimize approaches to patient and public involvement in competency framework development including guidance regarding who, how, when and for what purposes they should be engaged and the requirements for reporting. Systematic review registration: https://www.crd.york.ac.uk/prospero/, identifier: CRD42020203117.
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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 | 0,033 | 0,145 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».