Changes in intention to use an interprofessional approach to decision-making following training: a cluster before-and-after study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health professionals in home care work in interprofessional teams. Yet most training in decision support assumes a one-on-one relationship with patients. We assessed the impact of an in-person training session in interprofessional shared decision-making (IP-SDM) on home care professionals' intention to adopt this approach. METHODS: We conducted a secondary analysis of a cluster stepped-wedge trial using a before-and-after study design. We collected data among home care professionals from November 2016 to February 2018 in 9 health and social services centers in Quebec, Canada. The intervention was an in-person IP-SDM training session. Intention to engage in IP-SDM pre- and post-session (dependent variable) was compared using a continuing professional development evaluation scale (CPD-Reaction) informed by the Godin's Integrated Behavioral Model for health professionals. We also assessed socio-demographic and psychosocial variables (beliefs about capabilities, beliefs about consequences, social influence and moral norm). We performed bivariate and multivariate analysis to identify factors influencing post-intervention intention. We used the STROBE reporting guidelines for observational studies to report our results. RESULTS: Of 134 respondents who provided complete pairs of questionnaires (pre- and post-), most were female (90.9%), mean age was 42 (± 9.3) years and 66.9% were social workers. Mean intention scores decreased from 5.84 (± 1.19) to 5.54 (± 1.35) (Mean difference = -0.30 ± 1.16; p = 0.02). Factors associated with higher intention post-intervention were social influence (ß = 0.34, p = 0.01) and belief about capabilities (ß = 0.49, p < 0.01). CONCLUSION: After in-person IP-SDM training, healthcare professionals' intention to engage in IP-SDM decreased. However, the scope of this decrease is probably not clinically significant. Due to their association with intention, beliefs about capabilities, which translate into having a sense of self-competency in the new clinical behavior, and social influences, which translate into what important others think one should be doing, could be targets for future research aiming to implement IP-SDM in home care settings.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».