Revealing and acting on patient care experiences: exploring the use of Photovoice in practice development work through case study methodology
Notice bibliographique
Résumé
Traditional efforts in healthcare to evaluate patient satisfaction with care, an outcome expected from effective person-centered practices, rely heavily on survey methodology. At West Park Healthcare Centre, a rehabilitation and complex continuing care facility in Ontario, Canada, data from patient satisfaction surveys were proving insufficient on their own to inform and ultimately motivate those in a position to bring about improvement in person-centered practices. Additional and more effective strategies were therefore sought as part of a larger practice development initiative to evaluate our progress in accomplishing person-centered outcomes for our patients and to guide the planning of continuous improvement strategies. \nPhotovoice was selected and evaluated through qualitative within-site, multiple case study design as a method to reveal the care experiences of patients living in complex continuing care and facilitate change based on expressed needs and concerns. The findings suggest Photovoice improves understanding of: \n\tThe factors that influence patient satisfaction with care \n\tThe practice changes required to enhance the person-centeredness of that care \n \nHowever, Photovoice did not result in consistent shifts in care practices based on the improved understanding. Going forward, these findings suggest more work is needed to help the organisation move beyond an understanding of what matters to patients to acting on that knowing. \n
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 | 0,052 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,023 |
| Communication savante | 0,013 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».