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Enregistrement W3157718418 · doi:10.1093/bjs/znaa087

Patient engagement study to identify and improve surgical experience

2021· article· en· W3157718418 sur OpenAlexafffund
Erin Kennedy, Marg McKenzie, Selina Schmocker, Lianne Jeffs, Michael D. Cusimano, Amandeep Pooni, Rahima Nenshi, Adena Scheer, T.L. Forbes, Robin S. McLeod

Notice bibliographique

RevueBritish journal of surgery · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensMcMaster UniversityPublic Health OntarioSinai Health SystemSt. Michael's HospitalMount Sinai HospitalLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineWorksheetPatient experienceMedical educationNursingHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patient engagement is the establishment of active partnerships between patients, families, and health professionals to improve healthcare delivery. The objective of this project was to conduct a series of patient engagement workshops to identify areas to improve the surgical experience and develop strategies to address areas identified as high priority. METHODS: Faculty surgeons and patients were invited to participate in three in-person meetings. Evaluation included identifying and developing strategies for three priority areas to improve the surgical experience and level of engagement achieved at each meeting. RESULTS: Sixteen faculty surgeons and 32 patients participated. Some 63 themes to improve the surgical experience were identified; the three highest-priority themes were physician communication, discharge process, and expectations at home after discharge. Individual improvement strategies for these three prioritized themes (12, 36 and 6 respectively) were used to develop a formal strategic plan, and included a physician communication survey, discharge process worksheet and video, and guideline regarding what to expect at home after discharge. Overall, the level of engagement achieved was considered high by over 85 per cent of the participants. CONCLUSION: A high level of patient engagement was achieved. Priorities were identified with patients and surgeons to improve surgical experience, and strategies were developed to address these areas.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil0,571

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,246
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,209 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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