Engaging Patient and Family Advisors in Health-Care System Planning: Experiences and Recommendations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient and family advisors (PFAs) contributed to the development of the Ontario Cancer Plan IV (OCP IV), a 4-year strategic plan for Ontario, Canada's cancer system produced by Cancer Care Ontario. OBJECTIVE: To understand the barriers and facilitators PFAs experience when they are engaged in health-care system planning and provide recommendations for future engagement. METHOD: Patient and family advisors who had an ongoing involvement in the development of the OCP IV were invited to take part in an interview. Qualitative data were analyzed for emergent themes and recommendations were generated. RESULTS: Key emergent themes highlighted necessary elements for effective engagement of PFAs. These included rapport (feeling valued, included as an equal and having supportive interpersonal relationships), communication (clarity and transparency, shared language and understanding, feeling heard, and effective teleconferencing), and leadership (from PFAs and staff). Recommendations for optimizing PFA engagement in health-care system planning were generated. CONCLUSION: Patient and family advisors can be effectively engaged in system-level strategic planning by building reciprocal rapport, effective communication, and strong leadership. Notably, developing "systems literacy" in PFAs is key to ensuring the voices of patients and their families are heard and reflected in health-care system plans.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».