121 Systematic review of learning theories in patient education
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Patient education is essential to health care, yet its development often lacks meaningful connection to and incorporation of established learning theories. This study aimed to systematically review evidence surrounding use of learning theories in patient education strategies. Methods A systematic search including terms like ‘learning theory’ and ‘patient education’ was done across five databases including MEDLINE and EBSCO. The main outcomes were knowledge retention or application of knowledge (via clinical outcomes). Results From 4,449 articles, 347 underwent full-text review and 46 were included in data extraction (figure 1). Predominant learning theories reported were Social Learning/Cognitive Theory (72%), and adult learning theory (13%). Most common interventions were group sessions (50%) with discussions (33%). Studies assessed knowledge retention (72%) and application (63%). 83% of studies had a control group and of those, 66% of interventions were better than control. Included studies often did not report the level of detail needed for additional evaluation and had different levels of learning theory integration. On a 5-point scale, only 52% of studies were clear or very clear on their incorporation of learning theories in the intervention. Discussion Significant heterogeneity of the methods and results made it difficult to assess impact of theories/strategies on outcomes. Few education interventions are theory-based, and the extent of theory integration into current studies varied widely. More guidance on the incorporation of learning theories in patient education is essential. Conclusion(s) This study highlights the need for improved guidance in creating quality learning-theory based patient education materials.
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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 | 0,036 | 0,126 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».