Patient-centric culture and implications for patient engagement during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Some consider patient engagement as the “holy grail” of healthcare because of its potential to revolutionize how we view and address health system problems. Multiple efforts around the world have attempted to cultivate a patient-centric culture whereby health services are grounded by the needs and preferences of patients. Recently, health service organizations are engaging patients in a wide array of activities including research and quality improvement. There are many ethical imperatives and economic and social benefits to patient engagement such as higher patient self-esteem and trust, and a more cost-efficient system. However, these benefits have been realized in some contexts and not others. Using the 3I framework (ideas, interests, institutions), this analysis examines two ideas that support (ethical imperatives and economic and social benefits) and one that opposes (negative attitudes and perceptions of patient engagement) a patient-centric culture. The first idea identifies the ethical imperatives that bolster the patient engagement movement and shift power and accountability to patients because of their role as taxpayers, users, and consumers of health services. The second idea describes the economic and social benefits associated with patient engagement and discusses why these benefits have been observed in some contexts and not in others. The final idea examines the negative attitudes and perceptions that healthcare professionals may hold of patients and patient engagement. These negative attitudes originate from an implicit belief that patients are separate components of the healthcare system; that healthcare professionals (clinicians and managers/administrators) design, deliver, and improve health services and patients receive them. We discuss the relevance of these three ideas for PE in the context of the COVID-19 pandemic. Experience Framework This article is associated with the Patient, Family & Community Engagement 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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».