Conceptual frameworks and degrees of patient engagement in the planning and designing of health services: A scoping review of qualitative studies
Notice bibliographique
Résumé
Increasingly, patients are being recognized as essential partners in the solutions to healthcare system problems. Patient engagement has been referred to as the “holy grail” and next “blockbuster drug” of health care because it may be revolutionary for transforming the design, delivery, and responsiveness of health services. Patients engage in a variety of healthcare activities, and there are multiple frameworks that depict the degrees of patient engagement in these activities. The literature also uses a variety of terms and concepts to depict the degrees of patient engagement. Moreover, meaningful patient engagement is a concept widely utilized in the literature without a clear definition. The conceptual boundaries and differences between degrees of engagement are unclear. This scoping review summarizes the descriptive characteristics, the degrees of engagement, and examines the terms used to depict meaningful engagement as conceptualized by studies on planning and designing of administrative or health services and interventions. The research questions for this study are: What are the descriptive and study characteristics of studies where patients engage in planning and designing activities? What terms do studies use to depict meaningful patient engagement? This review found a variety of terms used by the literature to depict meaningful engagement: collaboration, cooperation, co-production, active involvement, partnership, and consumer and peer leadership. This review also found that studies seldom use patient engagement frameworks to identify the degree of engagement. The implications of these findings are discussed in light of the literature on patient engagement and recommendations for future practice are provided. 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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».