The Participatory Zeitgeist in Health Care: It is Time for a Science of Participation
Notice bibliographique
Résumé
Participation in health care is currently the zeitgeist/spirit of our times. A myriad of practices characterizes this "participatory Zeitgeist" in contemporary health care, which range from patients and professionals collaborating as partners in service delivery and treatment decision-making, to crowdsourced cures and participation in online communities, to using health apps, to involvement in health care quality improvement initiatives for systems redesign using coproduction and co-design methods. To date, patient engagement and participation in online communities and the use of apps have received a good deal of attention in participatory medicine. However, there has been a less critical examination of participation in health care planning, design, delivery, and improvement. In the face of what Thomas Kuhn called a scientific revolution, we are presented with the opportunity to re-examine some of the assumptions underpinning participation in health care and some of the emerging anomalies and weaknesses in the current science. This re-examination will allow the development of a new paradigm, a science of participation. In this science, we can systematically test, refine, and advance participation in health care to build a unifying language and theories from across the interdisciplinary fields of participatory design, medicine, and research to develop and test models to explain impacts and outcomes. A science of participation will allow the emergent and unexplained facts to be addressed in the current participatory mood of health care planning, design, delivery, and improvement.
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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 | 0,061 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,169 |
| Communication savante | 0,023 | 0,033 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».