The Dimensions of Tokenism in Patient and Family Engagement: A Concept Analysis of the Literature
Notice bibliographique
Résumé
Patient engagement (PE) has become embedded in discussions about health service planning and quality improvement, and the goal has been to find ways to observe the potential beneficial outcomes associated with PE. Patients and health care professionals use various terms to depict PE, for example, partnership and collaboration. Similarly, tokenism is consistently used to describe PE that has gone wrong. There is a lack of clarity, however, on the meanings and implications of tokenism on PE activities. The objective of this concept analysis was to examine the peer-reviewed and gray literature that has discussed tokenism to identify how we currently understand and use the concept. This review discusses 4 dimensions of tokenism: unequal power, limited impact, ulterior motives, and opposite of meaningful PE. These dimensions explicate the different components, meanings, and implications of tokenism in PE practice. The findings of this review emphasize how tokenism is primarily perceived as negative by supporters of PE, but this attribution depends on patients' preferences for engagement. In addition, this review compares the dimensions of tokenism with the levels of engagement in the International Association of the Public Participation spectrum. This review suggests that there are 2 gradations of tokenism; while tokenism represents unequal power relationships in favor of health care professionals, this may lead to either limited or no meaningful change or change that is primarily aligned with the personal and professional goals of clinicians, managers, and decision-makers.
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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 | 0,021 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,015 |
| Communication savante | 0,007 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 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 ».