The Effectiveness of Family Health Conversations Delivered by Nurses: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To extract and interpret quantitative data exploring the effectiveness of family health conversations (FHCs) on family functioning, perceived support, health-related quality of life, caregiver burden and family health in families living with critical or chronic health conditions. BACKGROUND: Addressing the health of families affected by critical or chronic illnesses requires focused attention. The effective integration of FHCs is hampered by a scarcity of rigorous quantitative studies that provide solid evidence on best practices and outcomes. DESIGN: A systematic review following the Joanna Briggs Institute guidelines. METHODS: The review is reported according to the PRISMA 2020 checklist. Appropriate studies were searched in PubMed, CINAHL, PsycINFO, Scopus and Cochrane Databases. Results of the search were imported into the Covidence web-based program. Included were studies with a quantitative research design, delivered to families with critical or chronic health conditions, describing FHCs based on the Calgary Family Assessment Model and/or the Calgary Family Intervention Model, and/or the Illness Beliefs Model, using reliable and validated instruments, published between 2008 and 2023, and written in English. RESULTS: In total, 24 papers met the inclusion criteria. Sixteen papers used a quasi-experimental design, eight of which included a control group. Two papers used a mixed methods design, and six papers were randomised controlled trials (RCTs). A statistically significant effect of FHCs on family functioning was reported in two RCTs and three quasi-experimental papers. We also found that a statistically significant effect of FHCs was reported on perceived support in 9 of 15 papers, quality of life in 4 of 11 papers and caregiver burden in 1 of 3 papers. CONCLUSION AND IMPLICATIONS FOR CLINICAL PRACTICE: The interventions reviewed revealed variability and partial results concerning the effectiveness of FHCs on family functioning. More rigorous research about short-term, intermediate- and long-term effectiveness is needed before conclusions can be drawn. REPORTING METHOD: The study is reported according to the PRISMA 2020 (Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses) (File S1). PATIENT OR PUBLIC CONTRIBUTION: No patient or public contribution. Data were gathered from previously published studies.
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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 | 0,019 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».