What Are the Key Ingredients for Effective Public Involvement in Health Care Improvement and Policy Decisions? A Randomized Trial Process Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: In the past 50 years, individual patient involvement at the clinical consultation level has received considerable attention. More recently, patients and the public have increasingly been involved in collective decisions concerning the improvement of health care and policymaking. However, rigorous evaluation guiding the development and implementation of effective public involvement interventions is lacking. This article describes those key ingredients likely to affect public members' ability to deliberate productively with professionals and influence collective health care choices. METHOD: We conducted a trial process evaluation of public involvement in setting priorities for health care improvement. In all, 172 participants (including 83 patients and public members and 89 professionals) from 6 Health and Social Services Centers in Canada participated in the trial. We video-recorded 14 one-day meetings, and 2 nonparticipant observers took structured notes. Using qualitative analysis, we show how public members influenced health care improvement priorities. FINDINGS: Legitimacy, credibility, and power explain the variations in the public members' influence. Their credibility was supported by their personal experience as patients and caregivers, the provision of a structured preparation meeting, and access to population-based data from their community. Legitimacy was fostered by the recruitment of a balanced group of participants and by the public members' opportunities to draw from one another's experience. The combination of small-group deliberations, wider public consultation, and a moderation style focused on effective group process helped level out the power differences between professionals and the public. The engagement of key stakeholders in the intervention design and implementation helped build policy support for public involvement. CONCLUSIONS: A number of interacting active ingredients structure and foster the public's legitimacy, credibility, and power. By paying greater attention to them, policymakers could develop and implement more effective public involvement interventions.
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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 | 0,351 | 0,370 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».