019 Training practitioners into interprofessional shared decision-making: lessons learned from a pilot pedagogical sequence
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Patient engagement is acknowledged to serve as a key driver in transforming the healthcare system. This applies across the spectrum of care, health policies, research, and education. In Switzerland, patient expertise is mobilised in a postgraduate curriculum, the Certificate of Advanced Studies (CAS) in Care Coordination and Networking,1 following the different levels of engagement described in the Montreal Model.2 This includes high fidelity shared decision-making simulation with patients, conferences given by patient-as-partners and co-teaching with professionals. This CAS is attended by experienced professionals in nursing, physiotherapy, nutrition, or social work. The competences targeted include the ability to partner with professionals and people involved, and to master shared decision-making methods and tools.3–6 For this purpose, we built a pilot pedagogical sequence to provide an opportunity for practitioners to experience, observe and reflect upon shared decision-making process and partnership. Methods The aim of our research was to explore a) the feasibility and acceptability of this pedagogical sequence, b) its preliminary benefits for professionals, and c) the implications of a collaboration with a patient-as-partner. Mixed methods were used for this exploratory study conducted in 2023. Data collection included questionnaires and individual essays assessing attitudes towards shared decision- making and video recordings of the simulation. Results Findings show that a) the sequence was delivered as intended; b) professionals engaged in the sequence, identified transfer opportunities, and implemented some of them into their practice; and c) the engagement of the patient-as-partner allowed the professionals to change their attitudes towards shared decision-making. Discussion and Conclusion This research will help adjust the CAS’s next edition. More broadly, it will contribute to shared decision-making training, and to the implementation of the patient-as-partner model in professional training. References HES La Source. Formation continue: CAS Coordination des soins et travail en réseau. Institut et Haute Ecole de la Santé La Source. Published June 2023. www.ecolelasource.ch/formations/postgrade/cas/coordination-soins-reseau/ Pomey MP, Flora L, Karazivan P,….Jouet E. Le ‘Montreal model’: enjeux du partenariat relationnel entre patients et professionnels de la santé [The Montreal model: the challenges of a partnership relationship between patients and healthcare professionals]. Santé Publique. 2015;1(HS):41–50. doi:doi.org/10.3917/spub.150.0041 Dawn S, Légaré F. Adopter une approche interprofessionnelle de prise de décision partagée pour encourager l’implication des patients [Engaging patients using an interprofessional approach to shared decision making]. Can Oncol Nurs J. 2015;25(4):455–469. Thériault G, Bell NR, Grad R, Singh H, Szafran O. Enseigner la prise de décision partagée. Le Médecin de famille canadien. 2019;65:e312–e324. Dogba MJ, Menear M, Stacey D, Brière N, Légaré F. The evolution of an interprofessional shared decision-making research program: reflective case study of an emerging paradigm. IntJIntegrCare.2016;16(3).doi:10.5334/ijic.2212. Lewis KB, Stacey D, Squires JE, Carroll S. Shared decision-making models acknowledging an interprofessional approach: a theory analysis to inform nursing practice. Res Theory Nurs Pract. 2016;30(1):26–43.
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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 | 0,016 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».