Assessing the organizational impact of patient involvement: a first STEPP
Notice bibliographique
Résumé
Purpose - Patient involvement in the design and improvement of health services is increasingly recognized as an essential part of patient-centred care. Yet little research, and no measurement tool, has addressed the organizational impacts of such involvement. The paper aims to discuss these issues. Design/methodology/approach - The authors developed and piloted the scoresheet for tangible effects of patient participation (STEPP) to measure the instrumental use of patient input. Its items assess the magnitude of each recommendation or issue brought forward by patients, the extent of the organization's response, and the apparent degree of patient influence on this response. In collaboration with teams (staff) from five involvement initiatives, the authors collected interview and documentary data and scored the STEPP, first independently then jointly. Feedback meetings and a "challenges log" supported ongoing improvement. Findings - Although researchers' and teams' initial scores often diverged, the authors quickly reached consensus as new information was shared. Composite scores appeared to credibly reflect the degree of organizational impact, and were associated with salient features of the involvement initiatives. Teams described the STEPP as easy to use and useful for monitoring and accountability purposes. The tool seemed most suitable for initiatives in which patients generated novel, concrete recommendations; less so for broad public consultations of which instrumental use was not a primary goal. Originality/value - The STEPP is a promising, first-in-class tool with potential usefulness to both researchers and practitioners. With further research to better establish its reliability and validity, it could make a valuable contribution to full mixed-methods evaluation of patient involvement.
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 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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».