The Effectiveness of Advance Care Planning (ACP) Training for Care Home Staff: An Updated Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Context: Population ageing and projections that more people will die in care homes demand that care home staff are prepared for advance care planning (ACP). This is an update of a prior review, published in 2021, of ACP education interventions for healthcare professionals in care homes. Objective: We sought to address the questions: (1) What ACP education interventions exist for care home staff? and (2) How effective are these interventions? Method: The review adheres to PRISMA; PROSPERO (ID: CRD42022337865). Original research evaluating ACP education for care home staff, reporting any measurable outcome of effectiveness, was included. Extensive literature searches were performed from March 2018 to June 2022. The results were reported by narrative synthesis. Findings: We identified 10 studies (310 care homes), from the UK, Belgium, Norway and Canada. Major sources of heterogeneity between studies include intervention design, target population and outcome measure. More recent interventions target the wider multi-disciplinary team. There is a trend towards the adoption of more resident/family and staff-related outcomes. There was insufficient evidence to draw conclusions about the effectiveness of ACP education interventions. Limitations: Heterogeneity of the primary studies did not allow for meta-analysis. Implications: There is still insufficient data to determine the effectiveness of ACP education interventions for care home staff. Future researchers should aim to agree on outcomes that are specific to ACP education interventions for care home staff and develop standardised, validated outcome measures. Study design should consider an intervention’s ‘theory of change’ when considering outcomes.
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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 | 0,021 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».