The Patient-as-Partner Approach in Health Care
Notice bibliographique
Résumé
The prevalence of chronic diseases today calls for new ways of working with patients to manage their care. Although patient-centered approaches have contributed to significant advances in care and to treatments that more fully respect patients' preferences, values, and personal experiences, the reality is that health care professionals still hold a monopoly on the role of healer. Patients live with their conditions every day and are experts when it comes to their own experiences of illness; this expertise should be welcomed, valued, and fostered by other members of the care team. The patient-as-partner approach embodies the ideal of making the patient a bona fide member of the health care team, a true partner in his or her care. Since 2010, the University of Montreal, through the Direction of Collaboration and Patient Partnership, has embraced this approach. Patients are not only active members of their own health care team but also are involved in research and provide valuable training to health sciences students. Including patients as full partners in the health care team entails a significant shift in both the medical practice and medical education cultures. In this perspective, the authors describe this innovative approach to patient care, including the conceptual framework used in its development and the main achievements of patient partners in education, health care, and research.
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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 | 0,022 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,043 |
| Communication savante | 0,016 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,015 |
| 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 ».