Patient involvement in medical education: To what problem is engagement the solution?
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Patient and public engagement is gaining momentum across many domains of health care, inclusive of education and research. In this framing, engagement is offered as a solution to a myriad of problems. Yet, the way problems and solutions are linked together may be assumed, rather than made explicit. In the absence of clarity, there is a risk that solutions that may have worked in one domain of health care could falter, or even create new problems, in another. METHODS: We use a model from organisational studies as a way to make sense of the relationships between the problems, solutions and stakeholders operating in the name of patient and public engagement in health care. The 'garbage can model' is a playfully phrased but meaningful attempt to decipher the complex world of decision making in organisations. We use this model to guide our framing of the solutions of patient engagement practice and the wide range of problem statements that animate all of this activity. RESULTS: Following a discussion of the complexity of the field of patient engagement, we identify strategies for educators to conceptually weave problem statements, solutions and stakeholders together in mosaics of engagement activity. We further suggest a movement away from considering problems to be solved to thinking about polarities to be navigated. CONCLUSIONS: As patient engagement becomes more embedded in decision-making spaces in health professions education, we need a better understanding of how decisions are actually made in these organisations. We also need to consider that our most treasured solutions may have an uneasy fit, and some unintended consequences, as they enter new domains of health care. Finally, we advocate for critical approaches not just to the solutions of patient engagement, but to understand problem statements as they are defined, upheld and disrupted through all of this work.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».