Co-design of a patient experience survey for arthritis central intake: an example of meaningful patient engagement in healthcare design
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To describe the process of patient engagement to co-design a patient experience survey for people with arthritis referred to central intake. METHODS: We used a participatory design to engage with patients to co-design a patient experience survey that comprised three connected phases: 1) Identifying the needs of patients with arthritis, 2) Developing a set of key performance indicators, and 3) Determining the survey items for the patient experience survey. RESULTS: Patient recommendations for high quality healthcare care means support to manage arthritis, to live a meaningful life by providing the right knowledge, professional support, and professional relationship. The concept of integrated care was a core requirement from the patients' perspective for the delivery of high quality arthritis care. Patients experience with care was ranked in the top 10 of 28 Key Performance Indicators for the evaluation of central intake, with 95% of stakeholders rating it as 9/10 for importance. A stakeholder team, including Patient and Community Engagement Researchers (PaCER), mapped and rated 41 survey items from four validated surveys. The final patient experience survey had 23 items. CONCLUSION: The process of patient engagement to co-design a patient experience survey, for people with arthritis, identified aspects of care that had not been previously recognized. The linear organization of frameworks used to report patient engagement in research does not always capture the complexity of reality. Additional resources of cost, time and expertise for patient engagement in co-design activity are recognized and should be included, where possible, to ensure high quality data is captured.
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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 | 0,157 | 0,123 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».