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Enregistrement W4404795887 · doi:10.1370/afm.22.s1.6715

Sustainability of health professionals' intention to have serious illness conversations at 1 and 2 years after training

2024· article· en· W4404795887 sur OpenAlexaboutno aff
France Légaré, Diogo Mochcovitch, Georgina Suélène Dofara, Patrick Archambault, Annette M Totten, Jean‐Sébastien Paquette, Sabrina Guay-Bélanger

Notice bibliographique

RevueThe Annals of Family Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityTraining (meteorology)Health professionalsPsychologyBusinessNursingPublic relationsApplied psychologyMedicineHealth carePolitical scienceEconomic growthEconomicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We know little about the sustainability of CPD impact over time. Objective: To measure the sustainability of health professionals9 intention to have conversations about serious illness after CPD with an individual-focused approach compared to one with an interprofessional team-based approach. Method: We conducted a cluster randomized trial with measures immediately (T1), at 1 year (T2) and at 2 years (T3) after training in primary care clinics in Canada and the United States. Results are reported according to CONSERVE (2021) guidelines. Clinics were randomly assigned to either individual-focused training (comparator) or team-based training (intervention). We measured health professionals9 intention to have serious illness conversations, associated psychosocial factors (social norm, moral norm, beliefs about consequences, and beliefs about abilities) using the CPD-Reaction. We also assessed participants perception of the SICG as well as sociodemographic characteristics. Statistical analyses were performed using a linear mixed model for each time point (T1, T2 and T3) with an interaction term between time point and arm. Results: The average age of the 373 participants was between 35 and 44 years, and 79% were women at each time point. On a scale of 1 to 7, at T1 the mean intention was 5.33 (SD 0.20)) for the individual-focused arm and 5.36 (SD 0.18) for the team-based arm; at T2, 4.94 (SD 0.23) and 4.87 (SD 0.21); and at T3, 5.14 (SD 0.24) and 4.59 (SD 0.21) respectively. The difference in mean intention between the two study arms was 0.02 (CI -0.26 to 0.31), -0.07 (CI -0.49 to 0.34), -0.55 (-1.00 to -0.10) at T1, T2 and T3 respectively with a p-value of 0.01 at T3. The p-value for the interaction between study arm and time point was 0.048. Overall, participants felt confident in their ability to have serious illness conversations with the SICG but time constraints and appropriateness of the clinical encounter were identified as barriers. Conclusion: Health professionals9 intention to have serious illness conversations was lower at 1- and 2-year follow-up after training using an interprofessional approach compared to an individual-based approach. There is a significant difference at two years in favor of individual-focused training. Our results could contribute to improving CPD and, in turn the quality-of-care provision.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,250
Tête enseignante GPT0,529
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
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