Partnering with patients in quality improvement: towards renewed practices for healthcare organization managers?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Around the world, many healthcare organizations engage patients as a quality improvement strategy. In Canada, the University of Montreal has developed a model which consists in partnering with patient advisors, providers, and managers in quality improvement. This model was introduced through its Partners in Care Programs tested with several quality improvement teams in Quebec, Canada. Partnering with patients in quality improvement brings about new challenges for healthcare managers. This model is recent, and little is known about how managers contribute to implementing and sustaining it using key practices. METHODS: In-depth multi-level case studies were conducted within two healthcare organizations which have implemented a Partners in Care Program in quality improvement. The longitudinal design of this research enabled us to monitor the implementation of patient partnership initiatives from 2015 to 2017. In total, 38 interviews were carried out with managers at different levels (top-level, mid-level, and front-line) involved in the implementation of Partners in Care Programs. Additionally, seven focus groups were conducted with patients and providers. RESULTS: Our findings show that managers are engaged in four main types of practices: 1-designing the patient partnership approach so that it makes sense to the entire organization; 2-structuring patient partnership to support its deployment and sustainability; 3-managing patient advisor integration in quality improvement to avoid tokenistic involvement; 4-evaluating patient advisor integration to support continuous improvement. Designing and structuring patient partnership are based on typical management practices used to implement change initiatives in healthcare organizations, whereas managing and evaluating patient advisor integration require new daily practices from managers. Our results reveal that managers at all levels, from top to front-line, are concerned with the implementation of patient partnership in quality improvement. CONCLUSION: This research adds empirical support to the evidence regarding daily managerial practices used for implementing patient partnership initiatives in quality improvement and contributes to guiding healthcare organizations and managers when integrating such approaches.
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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 | 0,066 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,010 |
| Communication savante | 0,017 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».