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Enregistrement W4400453522 · doi:10.1136/bmjebm-2024-sdc.120

121 Systematic review of learning theories in patient education

2024· article· en· W4400453522 sur OpenAlexaff
Aubrey E. Jones, Roger Kou, Jayhan Kherani, Ali Eshaghpour, Kirsten R. Butcher, Angela Fagerlin, Daniel M. Witt

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceMathematics educationPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,126
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,192

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,126
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,008
Bibliométrie0,0250,019
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,436 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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