MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3216760634 · doi:10.1111/hex.13388

Codesigning person‐centred quality indicators with diverse communities: A qualitative patient engagement study

2021· article· en· W3216760634 sur OpenAlexafffund
Kimberly Manalili, Fartoon M. Siad, Marichu Antonio, Bonnie Lashewicz, Maria Santana

Notice bibliographique

RevueHealth Expectations · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensDiabetes CanadaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésFocus groupParticipatory action researchCommunity-based participatory researchCommunity engagementQualitative researchEquity (law)Citizen journalismHealth careHealth equityDiversity (politics)PsychologyNursingPublic relationsMedical educationMedicineSociologyPolitical sciencePublic health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Effective engagement of underrepresented communities in health research and policy remains a challenge due to barriers that hinder participation. Our study had two objectives: (1) identify themes of person-centred care (PCC) from perspectives of diverse patients/caregivers that would inform the development of person-centred quality indicators (PC-QIs) for evaluating the quality of PCC and initiatives to improve PCC and (2) explore innovative participatory approaches to engage ethnocultural communities in qualitative research. METHODS: Drawing on participatory action research methods, we partnered with a community-based organization to train six 'Community Brokers' from the Chinese, Filipino, South Asian, Latino-Hispanic, East African and Syrian communities, who were engaged throughout the study. We also partnered with the provincial health organization to engage their Patient and Family Advisory, who represented further aspects of diversity. We conducted focus group discussions with patients/caregivers to obtain their perspectives on their values, preferences and needs regarding PCC. We identified themes through our study and engaged provincial stakeholders to prioritize these themes for informing the development of PC-QIs and codesign initiatives for improving PCC. RESULTS: Eight focus groups were conducted with 66 diverse participants. Ethnocultural communities highlighted themes related to access and cost of care, language barriers and culture, while the Patient and Family Advisory emphasized patient and caregiver engagement. Together with provincial stakeholders, initiatives were identified to improve PCC, such as codesigning innovative models of training and evaluation of healthcare providers. CONCLUSION: Incorporating patient and community voices requires addressing issues related to equity and understanding barriers to effective and meaningful engagement. PATIENT OR PUBLIC CONTRIBUTION: Patient and public engagement was central to our research study. This included partnership with a community-based organization, with a broad network of ethnocultural communities, as well as the provincial health service delivery organization, who both facilitated the ongoing engagement of diverse patients/caregiver communities throughout our study including designing the study, recruiting participants, collecting and organizing data, interpreting findings and mobilizing knowledge. Drawing from participatory action research methods, patients and the public were involved in the codesign of the PC-QIs and initiatives to improve PCC in the province based on the findings from our study.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0050,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,593
Tête enseignante GPT0,537
Écart entre enseignants0,056 · 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'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

Citations36
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHealth ExpectationsMême sujetMental Health and Patient InvolvementTravaux en français237 207