Patient and Family Involvement: A Discussion of Co-Led Redesign of Healthcare Services
Notice bibliographique
Résumé
The involvement of patients and their families in the redesign of healthcare services is an important option in providing a service that addresses the patients' needs and improves health outcomes. However, it is a resource-intensive approach, and it is currently not clear when it should be used, and what should be the reasoning behind this decision. Some health systems of international standing have created a patient engagement program as a selling point. This paper discusses how co-led redesign can be beneficial in improving health service and more effectively engaging patients. Potential barriers for patient involvement are discussed. Patient involvement can be integrated into the health system at three main levels of engagement: direct care, organizational design and governance, and policy-making. The aim of this paper is to describe how co-led redesign is compatible with different levels of patient involvement and to address the challenges in delivering a co-led redesign in healthcare. Co-led redesign not only involves the collection of quantitative data for assessing the current systems but also the collection of qualitative data through patient, family, and staff interviews to determine the barriers to patient satisfaction. Co-led redesign is a resource-rich process that requires expertise in data collection and a clinical group that is devoted to implementing recommended changes. Currently, a number of countries have utilized co-led redesign for many different types of healthcare services. Resource availability and cost, process time, and lack of outcome measures are three major limiting factors.
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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 | 0,105 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,030 | 0,045 |
| Communication savante | 0,019 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,024 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».