Using shared mental models to conceptualize patients as professionals, decision-makers, collaborators, and members of interprofessional healthcare teams
Notice bibliographique
Résumé
Patient engagement has become the buzz-phrase of 21st Century health care. Around the world, healthcare systems involve patients in a wide range of activities including drug development, research, and policy design. There are strong institutional pressures for patient engagement in healthcare activities that have been bolstered by ethical imperatives and social and organizational benefits from patient engagement. There is a trend to center efforts to cultivate engagement initiatives that are meaningful to patients and family. However, these efforts are characterized by multiple challenges, for example, tokenism and the lack of organizational support. These barriers may persist in healthcare professionals’ conceptualizations of patients as independent from the health system; healthcare professionals are active shapers of health services and patients are passive recipients. There is a growing need to address the scholarly confusion with the roles and expectations of patients in healthcare activities, and what strategies can support more meaningful and collaborative relationships between different groups. This paper uses the literature on shared mental models - knowledge structures that define the boundaries of collaboration between groups with distinct values and beliefs - to describe how the roles of patients in healthcare activities may be expanded. This paper deconstructs how technical and informal knowledge serves as a focal point for healthcare professional identity, and how this relationship between knowledge and professionalism creates an anchor for conceptualizing patients as professionals, collaborators, and decision-makers. Experience Framework This article is associated with the Patient, Family & Community Engagement lens of The Beryl Institute Experience Framework. (http://bit.ly/ExperienceFramework) Access other PXJ articles related to this lens. Access other resources related to this lens.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».