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Enregistrement W2948606093 · doi:10.1186/s12913-019-4196-9

Co-design of a patient experience survey for arthritis central intake: an example of meaningful patient engagement in healthcare design

2019· article· en· W2948606093 sur OpenAlexafffund
Eloise Carr, Jatin N. Patel, Mia Ortiz, Jean Miller, Sylvia Teare, Claire Barber, Deborah A. Marshall

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensAlberta Health ServicesAlberta HealthUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesInstitute of Musculoskeletal Health and ArthritisAlberta Innovates - Health SolutionsArthritis SocietyAlberta Health Services
Mots-clésPatient experienceMedicineNursing researchHealth administrationStakeholder engagementStakeholderHealth careHealth informaticsNursingPatient satisfactionQuality (philosophy)Survey data collectionPublic healthPublic relations

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,157
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,123
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,157
Score d'incertitude au seuil0,831

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1570,123
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,529
Tête enseignante GPT0,522
Écart entre enseignants0,007 · 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

Citations20
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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