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Enregistrement W3210034687 · doi:10.1093/intqhc/mzab147

Organizational capacity for patient and family engagement in hospital planning and improvement: interviews with patient/family advisors, managers and clinicians

2021· article· en· W3210034687 sur OpenAlexafffund
Natalie N. Anderson, G. Ross Baker, Lesley Moody, Kerseri Scane, Robin Urquhart, Walter P. Wodchis, Anna R. Gagliardi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Quality in Health Care · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensDalhousie UniversityPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoToronto General HospitalUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésNursingMedicineFamily medicineMedical emergencyBusinessPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patient and family engagement (PE) in healthcare planning and improvement achieves beneficial outcomes and is widely advocated, but a lack of resources is a critical barrier. Little prior research studied how organizations support engagement specifically in hospitals. OBJECTIVE: We explored what constitutes hospital capacity for engagement. METHODS: We conducted descriptive qualitative interviews and complied with criteria for rigour and reporting in qualitative research. We interviewed patient/family advisors, engagement managers, clinicians and executives at hospitals with high engagement activity, asking them to describe essential resources or processes. We used content analysis and constant comparison to identify themes and corresponding quotes and interpreted findings by mapping themes to two existing frameworks of PE capacity not specific to hospitals. RESULTS: We interviewed 40 patient/family advisors, patient engagement managers, clinicians and corporate executives from nine hospitals (two < 100 beds, four 100 + beds, three teaching). Four over-arching themes about capacity considered essential included resources, training, organizational commitment and staff support. Views were similar across participant and hospital groups. Resources included funding and people dedicated to PE and technology to enable communication and collaboration. Training encompassed initial orientation and project-specific training for patient/family advisors and orientation for new staff and training for existing staff on how to engage with patient/family advisors. Organizational commitment included endorsement from the CEO and Board, commitment from staff and continuous evaluation and improvement. Staff support included words and actions that conveyed value for the role and input of patient/family advisors. The blended, non-hospital-specific framework captured all themes. Hospitals of all types varied in the availability of funding dedicated to PE. In particular, reimbursement of expenses and compensation for time and contributions were not provided to patient/family advisors. In addition to skilled engagement managers, the role of clinician or staff champions was viewed as essential. CONCLUSION: The findings build on prior research that largely focused on PE in individual clinical care or research or in primary care planning and improvement. The findings closely aligned with existing frameworks of organizational capacity for PE not specific to hospital settings, which suggests that hospitals could use the blended framework to plan, evaluate and improve their PE programs. Further research is needed to yield greater insight into how to promote and enable compensation for patient/family advisors and the role of clinician or staff champions in supporting PE.

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)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,048
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,169

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,048
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0110,011
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,184
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations17
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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