Understanding the motivations of patients: A co‐designed project to understand the factors behind patient engagement
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Large-scale transformation depends on effective engagement of diverse stakeholders. With the evolution of the role of the 'patient partner' in health-care decision making, understanding the motivations of these individuals is essential to the success of engagement initiatives. This study reports on motivational factors associated with patient engagement in health care. METHODS: Patient co-investigators and a researcher co-designed and conducted this study. A survey was administered to patients and family members. Key informant interviews and previous research informed the development of the survey tool. The survey data were analysed using exploratory factor analysis to identify the underlying dimensions in the data. Cronbach's alpha was used to determine reliability. RESULTS: A total of 1449 individuals participated in the survey. Of these, 543 completed and 427 partially completed the survey (67% complete rate). The mean age of the respondents was 54 years. The majority of participants were female, well-educated, retired, married and lived in an urban centre. Seven motivational factors explained 65% of the total variance. Analysis of internal consistency revealed acceptable reliability for all items. The seven motivations were as follows: Self-fulfillment, Improving Healthcare, Compensation, Influence, Learning New Things, Conditional and Perks. CONCLUSION: The results of this research describe a sample of patient and family members currently engaged with health systems. We identified seven motivational factors underlying their engagement. A deeper knowledge of volunteer motivations will not only create meaningful engagement opportunities for patients, but also enable health organizations to gain from the experience of these individuals, thereby enhancing quality and sustainability of patient engagement programmes.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle