Impacts of patient and family engagement in hospital planning and improvement: qualitative interviews with patient/family advisors and hospital staff
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient engagement (PE) in hospital planning and improvement is widespread, yet we lack evidence of its impact. We aimed to identify benefits and harms that could be used to assess the impact of hospital PE. METHODS: We interviewed hospital-affiliated persons involved in PE activities using a qualitative descriptive approach and inductive content analysis to derive themes. We interpreted themes by mapping to an existing framework of healthcare performance measures and reported themes with exemplar quotes. RESULTS: Participants included 38 patient/family advisors, PE managers and clinicians from 9 hospitals (2 < 100 beds, 4 100 + beds, 3 teaching). Benefits of PE activities included 9 impacts on the capacity of hospitals. PE activities involved patient/family advisors and clinicians/staff in developing and spreading new PE processes across hospital units or departments, and those involved became more adept and engaged. PE had beneficial effects on hospital structures/resources, clinician staff functions and processes, patient experience and patient outcomes. A total of 14 beneficial impacts of PE were identified across these domains. Few unintended or harmful impacts were identified: overextended patient/family advisors, patient/family advisor turnover and clinician frustration if PE slowed the pace of planning and improvement. CONCLUSIONS: The 23 self reported impacts were captured in a Framework of Impacts of Patient/Family Engagement on Hospital Planning and Improvement, which can be used by decision-makers to assess and allocate resources to hospital PE, and as the basis for ongoing research on the impacts of hospital PE and how to measure it.
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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 | 0,034 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,011 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».