Equity-Mobilizing Partnerships in Community (EMPaCT): Co-Designing Patient Engagement to Promote Health Equity
Notice bibliographique
Résumé
Equity-Mobilizing Partnerships in Community (EMPaCT) is a novel approach to patient engagement that centres diverse lived experiences and promotes equity-oriented and inclusive partnerships.As an independent community table, EMPaCT is made up primarily of patients/diverse members of community.Researchers and other decision makers come to this table with their projects to learn how to make their project more inclusive and equitable.In this paper, we detail how we used participatory co-design to define, build and grow EMPaCT as an innovative and scalable patient partnership model that promotes bottom-up action for health equity. Key Points• Equity-oriented patient partnerships can be co-designed together with members of community so that the needs and priorities of community drive the process and outcomes of engagement.• Community-led and community-driven patient engagement tables, such as Equity-Mobilizing Partnerships in Community (EMPaCT), can be a useful resource in a learning health system for decision makers who currently have few ways to engage with diverse patients.• EMPaCT uses tools such as Health Equity Assessments and consultations to help decision makers make their projects more inclusive and equitable.
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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 | 0,055 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,011 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».