Pediatric Patient and Family Advisory Councils: A Guide to Their Development and Ongoing Implementation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient and family engagement is increasingly recognized in the care of children with complex health conditions. Through the implementation of Patient and Family Advisory Councils (PFACs), health-care institutions are working to improve patient care by nurturing partnerships among patients/families, managers, and clinicians. Despite the potential for PFACs, empirical research about their implementation remains scarce. OBJECTIVE: To address this gap, this study explored the recruitment, retention, and implementation strategies used by Canadian PFACs. DESIGN: We used a qualitative descriptive design. PARTICIPANTS: We interviewed 10 spokespersons from Canadian PFACs. RESULTS: We found themes within 2 stages of implementation. The first stage, getting PFACs started, included 4 themes: (1) using evolving recruitment methods, (2) preparing for effective participation, (3) ensuring diversity within PFACs, and (4) preparing terms of reference. The second stage involved strategies to support ongoing PFACs implementation and included 1 overall theme: facilitating optimal PFACs participation. The underlying link between themes was that establishing/maintaining PFACs is an ongoing learning curve. CONCLUSION: Our findings have the potential to inform new and existing PFACs.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».