Effectiveness of Training Programs About a Palliative Care Approach: A Systematic Review of Intervention Trials for Health Care Professionals
Notice bibliographique
Résumé
Background: Palliative care (PC) training initiatives have proliferated to assist generalist health care providers (HCPs) develop skills for applying an early PC approach. To date, there is little synthesis of high-level evidence to review the content and effectiveness of these programs. To address this gap in knowledge, we conducted a systematic review of trials of training inventions to build PC competency in HCPs, according to PRISMA guidelines (PROSPERO registration no. 271741). Materials and Methods: We searched MEDLINE, Embase, PsycINFO, CINAHL, HealthSTAR, Web of Science, and the Cochrane Database of Systematic Reviews and Clinical Trials for studies published since 2000. Eligible studies were trials assessing PC training for HCPs. Interventions had to address at least two of six PC-related components, adapted from the National Consensus Project: identification or assessment; illness understanding; symptom management; decision making; coping; and referral. Two reviewers independently assessed articles for inclusion, using Rayyan, and extracted relevant data. Risk of bias was assessed using the Cochrane ROB2 or ROBINS-I tools. Results: Of 1209 articles reviewed, 22 studies met the inclusion criteria, with the majority being conducted in the United States (n = 9) or Europe (n = 8). Nearly all studies (n = 19) collected data through self-reported surveys; administrative (n = 4), clinical outcomes (n = 4), or interaction analysis (n = 6) data were also or solely used. Interventions featured didactic, skill-based training followed by role-play and/or individual coaching. Communication around illness understanding was the most taught PC component. Few interventions involved comprehensive PC training, with 12 studies representing 3 or less of the 6 framework components. Most studies (n = 16) reported a significant positive impact on at least one outcome, most often HCP self-reported outcomes. Conclusions: While many of these interventions demonstrated improved confidence among HCPs in the PC components taught, findings were mixed on more objective outcome measures. Further trial-based evidence is required on comprehensive PC training to help inform these interventions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,016 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».