Patient and Provider Perspectives Regarding Criteria for Patient Prioritization in Rehabilitation Programs (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Queueing patients on waiting lists is a common practice to manage access to rehabilitation services. To increase fairness and equity in access, a strategy emerging from the literature is patient prioritization. The goal is for patients with the greatest needs to be treated first and for patient wait times to be determined objectively on the basis of explicit criteria. Selecting criteria, however, is a complex task because it is important to simultaneously consider the objectives of all stakeholders. OBJECTIVE The aim of this study was to compare service users’ and service providers’ perspectives regarding patient prioritization criteria in two rehabilitation programs. METHODS We conducted a multiple case study in two rehabilitation programs at the Centre intégré universitaire de santé et de services sociaux de la Capitale-Nationale in Quebec City (Canada), i.e. a driving evaluation program (DEP) and a compression garment manufacturing program (CGMP). We sent a web-based survey asking two groups (patients and providers) of informed stakeholders to individually produce a set of criteria. We then conducted an inductive thematic analysis where each group’s individual answers were coded and combined in a single set of criteria. RESULTS Stakeholders from the DEP identified a total of 22 criteria to prioritize patients while those from the CGMP listed 27 criteria. Providers shared 76% of the criteria mentioned by patients. Some criteria, such as age, occupation, functional level, pain, absence of caregiver, and time since referral, were considered important by both stakeholders in both programs. CONCLUSIONS Patients and providers tended to have similar opinions about a majority of the criteria to prioritize patients in waitlists. Nonetheless, our study confirms that patients and providers base their choices on different types of knowledge and values, which explains some of the differences observed. Taking into consideration the opinions of all stakeholders concerning prioritization criteria is an important part of the decision-making process, based on a multiple constituency approach.
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 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 | 0,040 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».