The role of health care organizations in patient engagement: Mechanisms to support a strong relationship between patients and clinicians
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient engagement (PE) is critical to improving patient experience and outcomes, as well as clinician work life and lowering health care costs, yet health care organizations (HCOs) have limited guidance about how to support PE. The engagement capacity framework considers the context of engagement and examines precursors to engagement, including patients' self-efficacy, resources, willingness, and capabilities. PURPOSE: The aim of this study was to explore clinician and patient perspectives related to mechanisms through with the HCOs can facilitate PE through the lens of the engagement capacity framework. METHODOLOGY/APPROACH: We administered an online open-ended survey to clinicians and patient advisors across the United States, including questions focused on the influences of, barriers to, and skills and tools required for PE. A common theme emerged focusing on the role of HCOs in facilitating engagement. Our analysis examined all responses tagged with the "health care system" code. RESULTS: Over 750 clinicians and patient advisors responded to our survey. Respondents identified offering advice and support for patients to manage their care (self-efficacy), providing tools to facilitate communication (resources), working to encourage connection with patients (willingness), and training for HCO employees in cultural competency and communication skills (capabilities) as important functions of HCOs related to engagement. CONCLUSION: HCOs play an important role in supporting a strong partnership between the patient and clinicians. Our study identifies important mechanisms through which HCOs can fulfill this role. PRACTICE IMPLICATIONS: HCO leadership and administration can help establish the culture of care provided. Policies and initiatives that provide appropriate communication tools and promote culturally competent care can increase engagement.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».