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Enregistrement W3101270650 · doi:10.34172/ijhpm.2020.208

Clinical Governance to Enhance User Involvement in Care: A Canadian Multiple Case Study in Mental Health

2020· article· en· W3101270650 sur OpenAlexafffundabout
Nathalie Clavel, Marie‐Pascale Pomey

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Health Policy and Management · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité de MontréalMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMental healthInstitutionalisationHealth careFocus groupNursingCorporate governanceMental illnessBusinessKnowledge managementPublic relationsPsychologyMedicineMarketingPsychiatryPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Individuals with serious mental illness face challenges in managing their health, leading to the need for integrating their needs and preferences in care decisions. One way to enhance collaboration between users and providers is to improve clinical governance; a shared responsibility between managers and providers, supported by healthcare organizations (HCOs), policies, and standards. We applied the concept of clinical governance to understand (1) how managers and providers can enhance the involvement of users in mental health, (2) the contextual and organizational factors that facilitate user involvement in care, and (3) the users' perceptions of their involvement in care. METHODS: We conducted two, in-depth case studies from two clinical teams in Canada offering outpatient care for users with acute mental illness. A total of 25 interviews were carried out with managers, and four focus groups were held with providers. A measure of patient-reported experience was used to evaluate the users' perceptions of their involvement in care. RESULTS: The providers used two methods to involve users in the care planning process: encouraging users to identify their life goals and supporting them to define recovery-oriented objectives. To encourage the adoption of collaborative practices, the managers used various practices such as revising care protocols, strengthening providers' knowledge of best practices and integrating peer-support workers (PSWs) in the team. Compliance with organizational and external commitments/requirements for user involvement, access to specific training and the institutionalization of a culture promoting user involvement facilitated the adoption of collaborative practices. We found that mental health teams that adopt recovery and collaborative practices with users show a high degree of user-perceived involvement in care. CONCLUSION: This is the first study to apply the concept of clinical governance to understand how managerial and clinical practices, and other organizational and contextual factors, can enhance the involvement of mental healthcare users.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,167
Score d'incertitude au seuil0,467

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0260,006
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,210
Tête enseignante GPT0,537
Écart entre enseignants0,327 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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