How is patient-centred care conceptualized in women’s health: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Gendered disparities in health care delivery and outcomes are an international problem. Patient-centred care (PCC) improves patient and health system outcomes, and is widely advocated to reduce inequities. The purpose of this study was to review published research for frameworks of patient-centred care for women (PCCW) that could serve as the basis for quality improvement. METHODS: A scoping review was conducted by searching MEDLINE, EMBASE, CINAHL, SCOPUS, Cochrane Library, and Joanna Briggs index for English-language quantitative or qualitative studies published from 2008 to 2018 that included at least 50% women aged 18 years or greater and employed or generated a PCCW framework. Findings were analyzed using a 6-domain PCC framework, and reported using summary statistics and narrative descriptions. RESULTS: A total of 9267 studies were identified, 6670 were unique, 6610 titles were excluded upon title/abstract screening, and 11 were deemed eligible from among 60 full-text articles reviewed. None were based on or generated a PCCW framework, included solely women, or analyzed or reported findings by gender. All studies explored or described PCC components through qualitative research or surveys. None of the studies addressed all 6 domains of an established PCC framework; however, additional PCC elements emerged in 9 of 11 studies including timely responses, flexible scheduling, and humanized management, meaning tailoring communication and treatment to individual needs and preferences. There were no differences in PCC domains between studies comprised primarily of women and other studies. CONCLUSIONS: Given the paucity of research on PCCW, primary research is needed to generate knowledge about PCCW processes, facilitators, challenges, interventions and impacts, which may give rise to a PCCW framework that could be used to plan, deliver, evaluate and improve PCCW.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».