MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3165882575 · doi:10.1186/s40900-021-00288-9

Involving frail older patients in identifying outcome measures for transitional care—a feasibility study

2021· article· en· W3165882575 sur OpenAlexaboutno aff
Troels Kjærskov Hansen, Annesofie Lunde Jensen, Else Marie Skjøde Damsgaard, Tone Rubak, Mikkel Erik Juul Jensen, Merete Gregersen

Notice bibliographique

RevueResearch Involvement and Engagement · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSteno Diabetes Center Aarhus
Mots-clésTransitional careOutcome (game theory)MedicinePsychologyProcess managementHealth careEngineeringPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: During care transitions, the older (75+) patient's agenda can easily be missed. To counteract this, involving patients in shared clinical decision making has proven to be of great value. Likewise, involving patients and other stakeholders as researchers is gaining ground. Patient and public involvement (PPI) in research entails many benefits, for example, by bringing further insight from those with lived experiences of being ill. There are various challenges associated with involving some older patients, for example frailty, cognitive impairment and other chronic illnesses. To the best of our knowledge, there are only a few examples of initiatives involving older patients beyond research participation. The feasibility of involving frail older patients during an ongoing care transition from hospital to primary health care remains unknown. To investigate the feasibility of including older frail patients, their relatives and health care professionals (HCPs) as co-researchers, we established a study with increasingly demanding levels of patient involvement to identify relevant outcome measures for future transitional care research. METHODS: The study was a pragmatic, qualitative feasibility study. The involved individuals were frail older patients, their relatives and HCPs. Patients and their relatives were interviewed, while the interviewer made reflective notes. A thematic analysis was made. Relatives and HCPs discussed the themes to identify relevant outcome measures and potentially co-create new patient-reported outcome measures (PROMs) for use in future transitional care studies. The feasibility was evaluated according to six involvement steps. The level of involvement was evaluated using the five-levelled Health Canada Public Involvement Continuum (HCPIC). RESULTS: In total, eight patients, five relatives and three HCPs were involved in the study. Patients were involved in discussing care transitions (HCPIC level 3), while some relatives were engaged (HCPIC level 4) in forming PROMs. The partnership level of involvement (HCPIC level 5) was not reached. The thematic analysis and the subsequent theme discussion successfully formed PROMs. The key PROMs were related to care, transparency and the relatives' roles in the transitional care process. CONCLUSIONS: When applying a pragmatic involvement approach, frail older patients can be successfully involved in identifying relevant transitional care outcome measures; however, involving these patients as fellow researchers seems infeasible. To maintain involvement, supportive relatives are essential. Useful experiences for future research involvement of this vulnerable group were reported, arguing that patient participation has the potential to become inherent in future geriatric research.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,178
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,710
Tête enseignante GPT0,568
Écart entre enseignants0,142 · 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.

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

Citations21
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueResearch Involvement and EngagementMême sujetMental Health and Patient InvolvementTravaux en français237 207