Measuring Patient Experiences: Is It Meaningful and Actionable?
Notice bibliographique
Résumé
Performance measurement must be meaningful to those being asked to contribute data and to the clinicians who are collecting the information. It must be actionable if performance measurement and reporting is to influence health system transformation. To date, measuring patient experiences in all parts of the healthcare system in Canada lags behind other countries. More attention needs to be paid to capturing patients with complex intersecting health and social problems that result from inequitable distribution of wealth and/or underlying structural inequities related to systemic issues such as racism and discrimination, colonialism and patriarchy. Efforts to better capture the experiences of patients who do not regularly access care and who speak English or French as a second language are also needed. Before investing heavily into collecting patient experience data as part of a performance measurement system the following ought to be considered: (1) ensuring value for and buy-in from clinicians who are being asked to collect the data and/or act on the results; (2) investment in the infrastructure to administer iterative, cost-effective patient/family experience data collection, analysis and reporting (e.g., automated software tools) and (3) incorporating practice support (e.g., facilitation) and health system opportunities to integrate the findings from patient experience surveys into policy and practice. Investment into the infrastructure of measuring, reporting and engaging clinicians in improving practice is needed for patient/caregiver experiences to be acted upon.
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 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 | 0,254 | 0,398 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,015 |
| Communication savante | 0,015 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».