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 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 | 0,126 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».