Patient engagement in healthcare planning and evaluation: A call for social justice
Notice bibliographique
Résumé
Patient engagement in healthcare planning and evaluation has been promoted as a way to improve healthcare's ability to meet patients' needs. However, populations experiencing oppression and discrimination, such as racism, colonialism, sexism, heterosexism, cisnormativity, ableism, classism, and poverty, are often underrepresented in patient engagement spaces. The context and structure of patient engagement processes may systematically exclude certain populations from participating in meaningful ways or from participating at all. By excluding certain populations from active, meaningful patient engagement, we risk planning and evaluating health services on the basis of the values, needs, and preferences of the dominant population. This, in turn, will further entrench health inequities and preclude the ability to surface ideas that challenge dominant conceptualisations of health and healthcare, thereby reinforcing the status quo rather than promoting healthcare transformation. Recognising that experiences of health, healthcare, and patient engagement processes are mediated through gender, race, ability, sexual orientation, and other dimensions of diversity, it is proposed that processes for engaging patients in healthcare planning and evaluation must by intersectional, attend to systemic and power relations, and truly put patients in the driver's seat of engagement processes. Health services planners and evaluators need to create more inclusive, accessible, and appropriate patient engagement experiences in order to focus on transforming healthcare towards a more socially just system.
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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 | 0,465 | 0,375 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,035 | 0,114 |
| Communication savante | 0,058 | 0,048 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,076 |
| Intégrité de la recherche | 0,029 | 0,058 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».