‘Spending the day with your Family Health Team’: rapid ethnography of a patient-centred quality improvement event
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Primary care practices have started to explore different methods of engaging with patients to advance quality improvement. This approach leverages the strengths of citizen engagement; however, there has been a lack of empirical research to understand the impact of such an approach from the patient perspective. AIM: To understand how citizen engagement can inform quality improvement in family practice. DESIGN & SETTING: A single-centre, rapid ethnographic evaluation of a patient engagement event. METHOD: Ten thousand email invitations were sent and posters put up in Family Health Team (FHT) waiting rooms, resulting in 350 patient responses and the purposive recruitment of 36 participants. Observation and key informant interviews were used to collect data. The data corpus was analysed according to ethnographically-informed thematic analysis techniques. RESULTS: Analysis of the full set of field notes, patient interviews, and informal conversations with the FHT staff revealed three factors that impacted on the success of the patient engagement event: setting the stage, the power of storytelling, and the value of reframing the patient role. CONCLUSION: The present study highlights three components of patient and public engagement approaches - the importance of setting the proper stage, storytelling as a tool, and reframing the patient role in healthcare delivery - which may provide useful guidance to those considering similar patient and public engagement events.
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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 | 0,012 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».