Patient engagement in an academic community-based primary care practice’s management committee: A case study
Notice bibliographique
Résumé
Patient engagement in primary care has been the focus of many studies; however, little research has evaluated its added value to organisational management in an academic community-based primary care practice (ACBPCP). In 2017, managers of an ACBPCP in Montreal, Canada, decided to integrate patients into the organization’s management committee to enhance the quality and relevance of decision-making for clinical services, education and research. Objectives were to 1) assess patients’ role and influence on an ACBPCP management committee’s decision-making process; 2) identify the facilitators of and obstacles to patient involvement in this context; and 3) evaluate the impact of this innovative approach in promoting a patient partnership culture throughout the organization. Using a single case study, qualitative and quantitative data was collected between June 2017 and May 2019 from three levels: 1) professionals in charge of patient partnership working within the territorial health care organization’s quality division; 2) management committee; and 3) ACBPCP’s staff outside the committee. Successful patient governance relies on a structured engagement approach, including a rigorous recruitment process, joined training and coaching of all committee members and the development of work modalities that facilitate co-construction. Multilevel leadership is also fundamental to support a partnership culture throughout the organisation. The results of this study illustrate opportunities and challenges related to patient involvement at an ACBPCP’s organizational level. They can guide other community-based primary care practices interested in involving patients in their management activities. Experience Framework This article is associated with the Patient, Family & Community Engagement lens of The Beryl Institute Experience Framework (https://www.theberylinstitute.org/ExperienceFramework). Access other PXJ articles related to this lens. Access other resources related to this lens.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,005 |
| 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 ».