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Enregistrement W2904575640 · doi:10.12927/hcq.2018.25642

Supporting Patient and Family Engagement for Healthcare Improvement: Reflections on “Engagement-Capable Environments” Pan-Canadian Learning Collaboratives

2018· article· en· W2904575640 sur OpenAlexaffabout
Carol Fancott, G. Ross Baker, Maria Judd, Anya Humphrey, Angela Morin

Notice bibliographique

RevueHealthcare Quarterly · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensCanadian Foundation for Healthcare Improvement
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Quality managementHealthcare systemQuality (philosophy)Health careCommunity engagementPublic relationsPublic engagementNursingPsychologyBusinessPolitical scienceMedicineMarketingGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although the involvement of patients in their care has been central to the concept of patient-centred care, patient engagement in the realms of health professional education, policy making, governance, research and healthcare improvement has been rapidly evolving in Canada in the past decade. The Canadian Foundation for Healthcare Improvement (CFHI) has supported healthcare organizations across Canada to meaningfully partner with patients in quality improvement and system redesign efforts. This article describes CFHI initiatives to enhance patient engagement efforts across Canada and the lessons learned in the context of "engagement-capable environments" and offers reflections for the future of patient engagement in Canada.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,044
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,879
Score d'incertitude au seuil0,877

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0440,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0540,028
Communication savante0,0210,013
Science ouverte0,0060,029
Intégrité de la recherche0,0090,021
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,173
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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