A qualitative study on measuring patient‐centered care: Perspectives from clinician‐scientists and quality improvement experts
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Patient-centered care (PCC) benefits patients, health-care providers, and health-care systems by providing delivery of care that addresses patient values and needs while improving provider experiences, and by decreasing health-care expenditure. To improve PCC, health-care systems need to measure it. Recently, we developed a PCC framework that is evidence based and patient informed. The purpose of this study was to gather the perspective of clinician-scientists and quality improvement experts regarding the PCC domains included in the framework. Their perspectives were used to refine these domains, which ultimately will inform the development of PCC quality indicators. METHODS: Participants were recruited via expert and snowball sampling. Semi-structured interviews were conducted with clinician-scientists and quality improvement experts from Canada, the United States, and the United Kingdom from October 2017 to January 2018. With the use of an interview guide developed using the PCC framework, interviews were audio recorded and transcribed for a thematic analysis using NVivo qualitative data analysis software. Inductive thematic analysis was used to identify themes and subthemes. RESULTS: Sixteen semi-structured interviews were conducted, which included four clinician-scientists and 12 quality improvement experts. Twelve of the participants were from Canada, three from the United Kingdom, and one from the United States. From the thematic analysis, three major themes were identified: (a) measurability of PCC, (b) practical considerations for implementing measurement, and (c) policy and practice implications. Participants discussed barriers and recommendations to improve and increase the clarity of the PCC domains in health system reporting, resulting in several future directions to refine and target specific PCC domains. CONCLUSION: Clinician-scientists and quality improvement experts provided key recommendations for the measurement of PCC. The perspectives of key stakeholders in PCC measurement will inform strategies for the implementation and uptake of patient-centered quality indicators in health-care systems. The views of these key experts can lay the foundation for the development of standardized measures of PCC, to ensure monitoring and improvement of PCC.
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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 | 0,060 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,017 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».