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Enregistrement W2940632738 · doi:10.35680/2372-0247.1338

Twelve principles to support caregiver engagement in health care systems and health research

2019· article· en· W2940632738 sur OpenAlexafffundabout
Kerry Kuluski, Kristina M. Kokorelias, Allie Peckham, Jodeme Goldhar, John T. Petrie, Carole Anne Alloway

Notice bibliographique

RevuePatient Experience Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFamily and Patient Care in Intensive Care Units
Établissements canadiensCARE CanadaLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteTrillium Health CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésNursingStakeholderBest practicePsychologyStakeholder engagementMedical educationIncentiveHealth careQuality (philosophy)Public relationsMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Family and friend caregivers (i.e., unpaid carers) play a critical role in meeting the needs of people across various ages and illness circumstances. Caregiver experiences and expertise, which are currently overlooked, should be considered in practice (such as designing and evaluating services) and when designing and conducting research. In order to improve the quality of health care we need to understand how best to meaningfully engage caregivers in research, policy and program development to fill this important gap. Our study aimed to determine principles to support caregiver engagement in practice and research. A pan Canadian meeting brought together 48 stakeholders from research, policy and practice and lived experience (caregivers) to share perspectives on caregiver engagement and co-design. Several presentations from each stakeholder group were shared, followed by discussion and report back sessions. Extensive notes were taken and members of the research team synthesized the findings into categories and presented them back to participants for verification. 12 core principles to support caregiver engagement in practice and research were identified and validated by attendees: use policy levers and incentives, make blunt structural changes, face fears, recognize caregivers and increase opportunities to engage, define what quality means, be mindful of whose experience is being represented, address language and power, engage early, clarify roles and expectations, listen and act on what you hear, measure, and create a community of learning. These principles provide a foundation to guide curriculum development, core competency training, future research and quality improvement activities in health care settings.

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)0,315
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,152
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,315
Score d'incertitude au seuil0,845

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3150,152
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0140,036
Communication savante0,0140,009
Science ouverte0,0040,024
Intégrité de la recherche0,0080,018
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,417
Tête enseignante GPT0,521
Écart entre enseignants0,104 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations34
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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