Upskilling programmes for unregulated care providers to provide diabetic foot screening for systematically marginalised populations: how, why and in what contexts do they work? A realist review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We aimed to understand how, why and in what context upskilling programmes for unregulated care providers (UCPs) to provide foot screening for systematically marginalised groups living with diabetes were implemented. DESIGN: We used realist synthesis based on Realist And Meta-narrative Evidence Syntheses: Evolving Standards guidance. DATA SOURCES: We searched the Medline, Embase, PsycINFO, CINAHL, ERIC, Web of Science Core Collection, and Scopus databases and the grey literature (Google Scholar, ProQuest Dissertations and Theses) up to November 2022. ELIGIBILITY CRITERIA: We included experimental and non-experimental articles in English that either described mechanisms or discussed expected outcomes for educational interventions for patients and family caregivers or healthcare providers, both regulated and unregulated. We also included articles that evaluated the impact of foot care programmes if the UCPs' training was described. DATA EXTRACTION AND SYNTHESIS: The lead author extracted, annotated and coded uploaded relevant data to identify contexts, mechanisms and outcome configurations using MAXQDA (a qualitative data analysis software). We used deductive and inductive coding to structure the process. Our team members double-reviewed and appraised a random sample of 20% of articles at all stages to ensure consistency. RESULTS: Our search identified 52 articles. Evidence suggested the necessity of developing upskilling foot screening programmes within the context of preventive care programmes that also provide education in diabetes, and early referrals for appropriate interventions. Multidisciplinary programmes created an ideal context facilitating coordination between UCPs and their regulated counterparts. Engaging patients and community partners, using a competency-based model, and incorporating cultural competencies were determinants of success for these programmes. CONCLUSION: This review provides a realistic programme theory for the mechanisms used, the context in which these programmes were developed, and the expected outcomes to train UCPs to provide preventive foot care for systematically marginalised populations. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42022369208.
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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 | 0,055 | 0,181 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».