The Impact of Advance Care Planning on Healthcare Professionals’ Well-being: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Advance care planning (ACP) improves care for patients with chronic illnesses and reduces family stress. However, the impact of ACP interventions on healthcare professionals' well-being remains unknown. OBJECTIVE: To systematically review the literature evaluating the impact of ACP interventions on healthcare professionals' well-being. METHODS: We followed the Joanna Briggs Institute methodology for systematic reviews and registered the protocol in PROSPERO (CRD42022346354). We included primary studies in all languages that assessed the well-being of healthcare professionals in ACP interventions. We excluded any studies on ACP in psychiatric care and in palliative care that did not address goals of care. Searches were conducted on April 4, 2022, and March 6, 2023 in Embase, CINAHL, Web of Science, and PubMed. We used the Mixed Methods Appraisal Tool for quality analysis. We present results as a narrative synthesis because of their heterogeneity. RESULTS: We included 21 articles published in English between 1997 and 2021 with 17 published after 2019. All were conducted in high-income countries, and they involved a total of 1278 participants. Three reported an interprofessional intervention and two included patient partners. Studies had significant methodological flaws but most reported that ACP had a possible positive impact on healthcare professionals' well-being. CONCLUSION: This review is the first to explore the impact of ACP interventions on healthcare professionals' well-being. ACP interventions appear to have a positive impact, but high-quality studies are scarce. Further research is needed, particularly using more rigorous and systematic methods to implement interventions and report results.
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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 | 0,014 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».