Patient engagement in hospital health service planning and improvement: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Patient engagement (PE) improves patient, organisation and health system outcomes, but most research is based on primary care. The primary purpose of this study was to describe the characteristics of published empirical research that evaluated PE in hospital health service improvement. DESIGN: Scoping review. METHODS: Five databases were searched from 2006 to September 2016. English language studies that evaluated patient or provider beliefs, participation in PE, influencing factors or impact were eligible. Screening and data extraction were done in triplicate. PE characteristics, influencing factors and impact were extracted and summarised. RESULTS: From a total of 3939 search results, 227 studies emerged as potentially relevant; of these, 217 were not eligible, and 10 studies were included in the review. None evaluated behavioural interventions to promote or support PE. While most studies examined involvement in standing committees or projects, patient input and influence on decisions were minimal. Lack of skill and negative beliefs among providers were PE barriers. PE facilitators included careful selection and joint training of patients and providers, formalising patient roles, informal interaction to build trust, involving patients early in projects, small team size, frequent meetings, active solicitation of patient input in meetings and debriefing after meetings. Asking patients to provide insight into problems rather than solutions and deploying provider champions may enhance patient influence on hospital services. CONCLUSIONS: Given the important role of PE in improving hospital services and the paucity of research on this topic, future research should develop and evaluate behavioural interventions for PE directed at patients and providers informed by the PE barriers and facilitators identified here. Future studies should also assess the impact on various individual and organisational outcomes.
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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».