Exploring approaches to teaching communication practices for shared decision-making in medical education: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Objective Health professional education researchers have documented increased training on shared decision-making (SDM) skills in undergraduate as well as continuing professional development (CPD). In this review, we seek to understand the current methods and approaches to teaching SDM for healthcare providers and trainees. Methods This scoping review involved the systematic search of 4 databases: MEDLINE, ERIC, PsycINFO, and Scopus for qualitative and quantitative studies literature covering the topic of teaching SDM in medical education. Results We identified 20 records that met our search criteria and were included in this study. We found that SDM training provided in medical education included a combination of teaching modalities: literature, didactics, simulations, role-playing games (RPGs), video tutorials, in-person feedback, case studies, pre-/post-assessments, online forum, group discussion, online modules, and decision boxes. We also found that the foci and results of the papers in the included studies could be classified into one of 5 main themes: prior knowledge of and training in SDM; impact on SDM skills of the participants; impact on the training on the confidence of the participants in practicing SDM; impact on knowledge of and attitudes towards SDM; and perceptions of the participants of the SDM training received. Conclusion Our scoping review shows that there is relatively limited literature available exploring teaching SDM in medical education. In addition, there is high heterogeneity in the documented approaches taken to teach SDM, to observe and measure the outcomes of the training, and to explore the factors supporting and impeding SDM training. Although there are different approaches to teaching SDM, serious gaming has been shown to have promising results as a training modality and warrants deeper investigation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».