Patient and stakeholder involvement in resilient healthcare: an interactive research study protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Resilience in healthcare (RiH) is understood as the capacity of the healthcare system to adapt to challenges and changes at different system levels, to maintain high-quality care. Adaptive capacity is founded in the knowledge, skills and experiences of the people in the system, including patients, family or next of kin, healthcare providers, managers and regulators. In order to learn from and support useful adaptations, research is needed to better understand adaptive capacity and the nature and context of adaptations. This includes research on the actors involved in creating resilient healthcare, and how and in what circumstances different groups of patients and other key healthcare stakeholders enact adaptations that contribute to resilience across all levels of the healthcare system. METHODS AND ANALYSIS: This 5-year study applies an interactive design in a two-phased approach to explore and conceptualise patient and stakeholder involvement in resilient healthcare. Study phase 1 is exploratory and will use such data collection methods as literature review, document analysis, interviews and focus groups. Study phase 2 will use a participatory design approach to develop, test and evaluate a conceptual model for patient and stakeholder involvement in RiH. The study will involve patients and other key stakeholders as active participants throughout the research process. ETHICS AND DISSEMINATION: The RiH research programme of which this study is a part is approved by the Norwegian Centre for Research Data (No. 864334). Findings will be disseminated through scientific articles, presentations at national and international conferences, through social media and popular press, and by direct engagement with the public, including patient and stakeholder representatives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,140 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,049 | 0,013 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».