Enabling patient-centred policy for electronic consultations: A qualitative analysis of discussions from a stakeholder meeting
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: To support the expansion of a successful regional electronic consultation (eConsult) service, we hosted a full-day national eConsult Policy Think Tank, connecting health-services researchers, clinicians, patients and policymakers to discuss policy considerations related to eConsult. In this paper, we assess the discussion arising from the Think Tank to identify and understand the policy enablers and barriers to the national spread and scale of eConsult services across Canada. METHODS: We conducted a constant comparative thematic analysis of stakeholder discussions captured during the Think Tank held in Ottawa, Canada, on 5 December 2016. Forty-seven participants attended and debated the following topic areas: (a) delivery of services and standards; (b) payment considerations; and (c) equitable access. The meeting was recorded, and verbatim transcripts were analysed using qualitative approaches. RESULTS: We identified four themes affecting spread and scale of eConsult innovation from a policy perspective: (a) patient-centredness; (b) value; (c) regulation; and (d) considerations for spread and scale. Patient-centredness was viewed as a foundational principle upon which policy shifts should be guided. Active participation of patient partners transitioned the discussions and resulting recommendations from provider-centred to patient-centred thinking around the relevant policy issues, explicitly demonstrating the importance of patient involvement in healthcare policy decision making. DISCUSSION: eConsult was viewed as a high-value, disruptive innovation with great potential to transform access to specialists in Canada. A patient-centred approach to policy change (and not just healthcare delivery) was identified as a novel yet critical enabler to the scale and spread of eConsult across Canada.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».