Identifying best approaches for engaging patients and family members in health informatics initiatives: a case study of the Group Priority Sort technique
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient engagement strategies in health service delivery have become more common in recent years. However, many healthcare organizations are challenged in identifying the best methods to engage patients in health information technology (IT) initiatives. Engaging with important stakeholders to identify effective opportunities can inform the development of a resource that addresses this issue and supports organizations in their endeavors. The purpose of this paper is to share our experience and lessons learned from applying a novel consensus-building technique in order to identify key elements for effective patient engagement in health IT initiatives. This will be done through a case study approach. METHODS: Patients, family members of patients, health professionals, researchers, students, vendor representatives and individuals who work in health IT roles in health organizations were engaged through a one-day symposium in Toronto, Canada in September, 2018. During the symposium, the Group Priority Sort technique was used to obtain structured feedback from symposium attendees in the context of small group discussions. Descriptive statistics and a content analysis were undertaken to analyze the data collected through the Group Priority Sort as well as participant feedback following the symposium. RESULTS: A total of 37 participants attended the symposium from a variety of settings and organizations. Using the Group Priority Sort technique, 30 topics were classified by priority to be included in a future resource. Participant feedback pertaining to the symposium and research methods was largely positive. Several areas of improvement, such as clarity of items, were identified from this case study. CONCLUSIONS: The Group Priority Sort technique was an efficient method for obtaining valuable suggestions from a diverse group of stakeholders, including patients and family members. The specific priorities and feedback obtained from the symposium will be incorporated into a resource for healthcare organizations to aid them in engaging patients in health IT initiatives. Additionally, five important considerations were identified when conducting future work with the Group Priority Sort technique and are outlined in this paper.
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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 | 0,011 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».