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Enregistrement W2031008668 · doi:10.1080/18340806.2014.11082063

Exploring patient engagement practices and resources within a health care system: Applying a multi-phased mixed methods knowledge mobilization approach

2014· article· en· W2031008668 sur OpenAlexaffabout
Katharina Kovacs Burns, M. Bellows, Carol Eigenseher, Karen Jackson, Jennifer Gallivan, Jennifer Rees

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Multiple Research Approaches · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensAlberta Health ServicesUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProject commissioningResource (disambiguation)Health careNursingPatient careMedicineKnowledge managementMedical educationBusinessPublic relationsPublishingPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A Canadian health authority developed a patient engagement framework, but had no standard resources or supports to prepare staff, leaders or patients/families for meaningful patient engagement. A study was conducted to determine what resources, preparation and supports were needed for patients, providers and leaders to be meaningfully engaged in patient-centred care decisions, and for the contents of a resource ‘kit.’ A multi-phased mixed methods approach included a needs assessment with patients, providers and leaders on what was essential for the patient engagement experience; a scoping literature review on appropriate resources; a patient engagement ‘Resource Kit’ based on findings; and a pilot and evaluation of the kit. This integrated approach resulted in a resource kit that was relevant in terms of content, comprehensive in the volume of resources, and tailored to the unique needs of patients/families, providers and leaders. Continuing evolution and evaluation of the kit was seen as critical.

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)0,123
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,066
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil0,653

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1230,066
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0070,004
Études des sciences et des technologies0,0080,005
Communication savante0,0090,006
Science ouverte0,0050,014
Intégrité de la recherche0,0020,003
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 Opus0,681
Tête enseignante GPT0,577
Écart entre enseignants0,104 · 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'étudeQualitatif
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

Citations16
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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