Shared decision-making with patients with complex care needs: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A number of patients have complex care needs that arise from interactions among multiple factors, such as multimorbidity, mental health issues, and social vulnerability. These factors influence decisions about healthcare and health services. Shared decision-making (SDM), a collaborative process between patients and professionals, is known to improve the quality of the decision-making process. However, follow-up challenges of patients with complex care needs (PCCNs) can lead to SDM specificities. OBJECTIVE: To identify specificities of SDM with PCCNs. METHODS: We conducted a scoping review using the Joanna Briggs Institute (JBI) methodology. We conducted a systematic search across MEDLINE, CINAHL, PsycINFO, and Academic Search Complete databases. Empirical studies about SDM with PCCNs published between 1997 and 2023 were eligible for inclusion. We conducted a mixed thematic analysis using deductive (Ottawa Decision Support Framework and Interprofessional Shared Decision-Making Model) and inductive approaches. Following Arksey & O'Malley's and Levac et al.'s methodological recommendations, we consulted experts (researchers, healthcare professionals, and patient partners) to enhance the findings. RESULTS: Twelve studies were included in the review. Overall, our results demonstrated the importance of recognizing some specificities of SDM with PCCNs, such as the simultaneous presence of multiple decisions and the multidisciplinary and intersectoral nature of the healthcare and health services they receive. CONCLUSION: This scoping review highlights some specificities that must be considered in SDM with PCCNs to maintain its already-known benefits and ensure positive health and decision-making outcomes.
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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 | 0,157 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».