Engaging patients to improve quality of care: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To identify the strategies and contextual factors that enable optimal engagement of patients in the design, delivery, and evaluation of health services. METHODS: We searched MEDLINE, EMBASE, CINAHL, Cochrane, Scopus, PsychINFO, Social Science Abstracts, EBSCO, and ISI Web of Science from 1990 to 2016 for empirical studies addressing the active participation of patients, caregivers, or families in the design, delivery and evaluation of health services to improve quality of care. Thematic analysis was used to identify (1) strategies and contextual factors that enable optimal engagement of patients, (2) outcomes of patient engagement, and (3) patients' experiences of being engaged. RESULTS: Forty-eight studies were included. Strategies and contextual factors that enable patient engagement were thematically grouped and related to techniques to enhance design, recruitment, involvement and leadership action, and those aimed to creating a receptive context. Reported outcomes ranged from educational or tool development and informed policy or planning documents (discrete products) to enhanced care processes or service delivery and governance (care process or structural outcomes). The level of engagement appears to influence the outcomes of service redesign-discrete products largely derived from low-level engagement (consultative unidirectional feedback)-whereas care process or structural outcomes mainly derived from high-level engagement (co-design or partnership strategies). A minority of studies formally evaluated patients' experiences of the engagement process (n = 12; 25%). While most experiences were positive-increased self-esteem, feeling empowered, or independent-some patients sought greater involvement and felt that their involvement was important but tokenistic, especially when their requests were denied or decisions had already been made. CONCLUSIONS: Patient engagement can inform patient and provider education and policies, as well as enhance service delivery and governance. Additional evidence is needed to understand patients' experiences of the engagement process and whether these outcomes translate into improved quality of care. REGISTRATION: N/A (data extraction completed prior to registration on PROSPERO).
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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 | 0,017 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».