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Enregistrement W3104810192 · doi:10.35680/2372-0247.1460

Enhancing patient involvement in quality improvement: How complaint managers see their roles and limitations

2020· article· en· W3104810192 sur OpenAlexaffabout
Nathalie Clavel, Marie‐Pascale Pomey

Notice bibliographique

RevuePatient Experience Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMedical Malpractice and Liability Issues
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComplaintQuality (philosophy)Quality managementHealth careMedicinePatient experienceNursingBusinessMarketingService (business)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patient involvement is a priority for healthcare organizations seeking to improve the quality of care and services. The contribution that complaint handling can make towards quality improvement has remained underexplored, while healthcare organizations are implementing strategies to effectively involve patients in quality improvement. We conducted a qualitative study to understand how complaint managers see their roles and limitations in enhancing patient involvement in quality improvement. A convenience sample of eleven complaint managers was selected from nine Canadian healthcare organizations with various annual volumes of complaints and situated in different settings (urban, rural, and semi-urban). The data were analyzed using a hybrid deductive-inductive approach with QDA Miner. The complaint managers saw themselves as having multiple roles that enhanced patient involvement in quality improvement: ensuring mediations with patients and clinical teams, monitoring improvements following a complaint, and informing the quality improvement and operations teams about the patients’ experiences. The complaint managers also reported limitations in their roles, such as the need to respect confidentiality that excluded patients from decisions about improvements and their hierarchical independence in the organization that kept them away from continuous quality improvement activities. Interestingly, the participants reported using new, promising practices that helped integrate, both retrospectively and proactively, the patients’ perspectives on quality improvement. Complaint handling can be effective, though it is a seldom-used gateway for integrating the patient’s voice in quality improvement. Several challenges need to be addressed to make complaint handling a more substantial element in the strategies for involving patients in healthcare organizations. Experience Framework This article is associated with the Quality & Clinical Excellence lens of The Beryl Institute Experience Framework. (http://bit.ly/ExperienceFramework) Access other PXJ articles related to this lens. Access other resources related to this lens.

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)0,056
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,081
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 enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,297

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0560,081
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0120,016
Communication savante0,0120,011
Science ouverte0,0030,009
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,135
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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