Engaging under- and/or never-engaged populations in health services: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Patient engagement is a mechanism used to facilitate person-centred care, however, has not been realized in all patient populations. Often, many marginalized populations still remain under- and/or never-engaged. The purpose of this systematic review was to: 1) identify methods or interventions that have been used to engage under- and/or never-engaged populations in health services and 2) identify outcomes that are associated with engaging under- and/or never-engaged populations in health services. A comprehensive search using the Ovid MEDLINE, EMBASE and CINAHL databases was conducted to examine literature between January 2002 and January 2015. Twenty-nine studies met the inclusion criteria. Data was extracted from these studies and findings are synthesized based on discrete themes that map to the research objectives. The majority of studies were quantitative, repeated-measures designs and concentrated in the United States. Hispanic and Latino/a populations were most frequently included in these studies. The main methods of recruitment included: 1) referral from a healthcare provider, 2) patient self-referral after seeing advertisements on mass media or targeted media, 3) directly approached by researcher in-person or telephone, and 4) administrative databases. Interventions occurred primarily at the individual-level, however some system-level interventions were identified. Five main outcomes resulted from the interventions, including: 1) behavioural change, 2) physiological, 3) psychosocial, 4) system and 5) process. Finally, culture-specific components were embedded in the interventions, both as surface and deep structures. This study provides future direction for patient engagement related projects, as it relates to under-and never-engaged population in healthcare. Experience Framework This article is associated with the Patient, Family & Community Engagement lens of The Beryl Institute Experience Framework. (http://bit.ly/ExperienceFramework) Access other PXJ articles related to this lens. Access other resources related to this lens.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».