Health engagement: a systematic review of tools modifiable for use with vulnerable pregnant women
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine available health engagement tools suitable to, or modifiable for, vulnerable pregnant populations. DESIGN: Systematic review. ELIGIBILITY CRITERIA: Original studies of tool development and validation related to health engagement, with abstract available in English, published between 2000 and 2022, sampling people receiving outpatient healthcare including pregnant women. DATA SOURCES: CINAHL Complete, Medline, EMBASE and PubMed were searched in April 2022. RISK OF BIAS: Study quality was independently assessed by two reviewers using an adapted COSMIN risk of bias quality appraisal checklist. Tools were also mapped against the Synergistic Health Engagement model, which centres on women's buy-in to maternity care. INCLUDED STUDIES: Nineteen studies were included from Canada, Germany, Italy, the Netherlands, Sweden, the UK and the USA. Four tools were used with pregnant populations, two tools with vulnerable non-pregnant populations, six tools measured patient-provider relationship, four measured patient activation, and three tools measured both relationship and activation. RESULTS: Tools that measured engagement in maternity care assessed some of the following constructs: communication or information sharing, woman-centred care, health guidance, shared decision-making, sufficient time, availability, provider attributes, discriminatory or respectful care. None of the maternity engagement tools assessed the key construct of buy-in. While non-maternity health engagement tools measured some elements of buy-in (self-care, feeling hopeful about treatment), other elements (disclosing risks to healthcare providers and acting on health advice), which are significant for vulnerable populations, were rarely measured. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: Health engagement is hypothesised as the mechanism by which midwifery-led care reduces the risk of perinatal morbidity for vulnerable women. To test this hypothesis, a new assessment tool is required that addresses all the relevant constructs of the Synergistic Health Engagement model, developed for and psychometrically assessed in the target group. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42020214102.
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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 | 0,034 | 0,145 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».