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Enregistrement W4308730528 · doi:10.1186/s12875-022-01879-5

Decision-making and related outcomes of patients with complex care needs in primary care settings: a systematic literature review with a case-based qualitative synthesis

2022· review· en· W4308730528 sur OpenAlexaffabout
Mathieu Bujold, Pierre Pluye, France Légaré, Quan Nha Hong, Marie-Claude Beaulieu, Paula Louise Bush, Yves Couturier, Reem El Sherif, Justin Gagnon, Anik Giguère, Geneviève Gore, Serge Goulet, Roland Grad, Vera Granikov, Catherine Hudon, Edeltraut Kröger, Irina Kudrina, Christine Loignon, Marie‐Thérèse Lussier, Marie-Ève Poitras, Rebekah Pratt, Benoît Rihoux, Nicolas Senn, Isabelle Vedel, Michel Wensin

Notice bibliographique

RevueBMC Primary Care · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité de MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCINAHLPsycINFODecision aidsMEDLINEPsychologyDecision qualityNursingGeneral partnershipQualitative researchHealth careApplied psychologyMedicinePatient satisfactionSociologyAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In primary care, patients increasingly face difficult decisions related to complex care needs (multimorbidity, polypharmacy, mental health issues, social vulnerability and structural barriers). There is a need for a pragmatic conceptual model to understand decisional needs among patients with complex care needs and outcomes related to decision. We aimed to identify types of decisional needs among patients with complex care needs, and decision-making configurations of conditions associated with decision outcomes. METHODS: We conducted a systematic mixed studies review. Two specialized librarians searched five bibliographic databases (Medline, Embase, PsycINFO, CINAHL and SSCI). The search strategy was conducted from inception to December 2017. A team of twenty crowd-reviewers selected empirical studies on: (1) patients with complex care needs; (2) decisional needs; (3) primary care. Two reviewers appraised the quality of included studies using the Mixed Methods Appraisal Tool. We conducted a 2-phase case-based qualitative synthesis framed by the Ottawa Decision Support Framework and Gregor's explicative-predictive theory type. A decisional need case involved: (a) a decision (what), (b) concerning a patient with complex care needs with bio-psycho-social characteristics (who), (c) made independently or in partnership (how), (d) in a specific place and time (where/when), (e) with communication and coordination barriers or facilitators (why), and that (f) influenced actions taken, health or well-being, or decision quality (outcomes). RESULTS: We included 47 studies. Data sufficiency qualitative criterion was reached. We identified 69 cases (2997 participants across 13 countries) grouped into five types of decisional needs: 'prioritization' (n = 26), 'use of services' (n = 22), 'prescription' (n = 12), 'behavior change' (n = 4) and 'institutionalization' (n = 5). Many decisions were made between clinical encounters in situations of social vulnerability. Patterns of conditions associated with decision outcomes revealed four decision-making configurations: 'well-managed' (n = 13), 'asymmetric encounters' (n = 21), 'self-management by default' (n = 8), and 'chaotic' (n = 27). Shared decision-making was associated with positive outcomes. Negative outcomes were associated with independent decision-making. CONCLUSION: Our results could extend decision-making models in primary care settings and inform subsequent user-centered design of decision support tools for heterogenous patients with complex care needs.

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)0,071
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,181
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,376

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0710,181
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,007
Bibliométrie0,0260,024
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,307 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations31
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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