Evaluation of Shared Decision-Making Interventions in Pediatric Acute Care: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: There is limited consensus on the effectiveness of shared decision-making (SDM) interventions in pediatric acute care, where implementing SDM is particularly challenging. OBJECTIVE: To conduct a systematic review on the effectiveness of SDM interventions in pediatric acute care settings (PROSPERO: CRD42023394760). DATA SOURCES: MEDLINE, EMBASE, Cochrane Library, CINAHL, Web of Science, Scopus, and PsycInfo databases from inception to November 12, 2024. STUDY SELECTION: Studies that evaluated SDM intervention effectiveness for managing acute medical problems-those requiring an urgent or time-sensitive decision at the current clinical visit-in children and youth (aged <19 years). DATA EXTRACTION: Data were extracted on study participants, study design, clinical decision assessed, and patient-centered and clinical outcomes evaluated. RESULTS: Of 10 278 articles identified, 27 studies were included. These studies focused on acute respiratory infection (n = 5), intensive care unit decision (n = 5), head injury (n = 4), appendicitis (n = 4), febrile infant (n = 3), and other care decisions (n = 6). A breadth of outcome measures and measurement tools were used. In general, SDM interventions had positive impacts on patient-centered and clinical outcomes and were not accompanied by increased resource use, repeat health care utilization, or complications. LIMITATIONS: Heterogeneity in SDM interventions and outcome measures limited the ability to conduct meta-analyses on intervention effectiveness. CONCLUSIONS: SDM interventions have been evaluated in several pediatric acute care settings. Across a range of studies, SDM interventions were observed to improve patient-centered outcomes without increasing complications. Additional research using standardized outcome measurements is needed.
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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 | 0,004 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».