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Enregistrement W4282829080 · doi:10.1097/ceh.0000000000000440

Consensus-Based Development of an Assessment Tool: A Methodology for Patient Engagement in Primary Care and CPD Research

2022· article· en· W4282829080 sur OpenAlexaffabout
Ethan Lin, Jeanne Gobraeil, Sharon Johnston, Maddie J. Venables, Douglas Archibald

Notice bibliographique

RevueJournal of Continuing Education in the Health Professions · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensBruyèreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrimary careMedical educationMedicineRules of engagementPsychologyNursingPolitical scienceFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: With cardiovascular disease (CVD) posing a significant disease burden in Canada and more broadly, preventative efforts which incorporate best evidence, patient preference, and physician expertise must continue to take place. Primary care providers play a pivotal role in this effort, and a greater understanding of patient perspectives is needed to guide management and inform training. We used a validated consensus method, the nominal group technique (NGT), to identify patient-reported experience measures (PREM) related to CVD prevention deemed most important by both patients and providers. The NGT was used by using structured discussions between patients and providers to bring ideas about PREM CVD outcomes to a consensus. Four patient partners and four primary care providers were selected to participate in an NGT session. Each participant wrote down items/questions they believed important in CVD preventative care. After discussions, all items underwent anonymous ranking on a 5-point scale. Items were included/excluded based on 75% agreement a priori. The panel produced 10 items from a total of 26 after 2 rounds of ranking. The top two items were as follows: "Is your treatment plan tailored to you" and "Was your physician good at giving information about your risk factors?" These results are significantly different compared with existing quality measures because they highlight aspects of patient experience and therapeutic relationship. A questionnaire consisting of prioritized PREM items is valuable in quality improvement and continuous professional development (CPD).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,305
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,424
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,695
Score d'incertitude au seuil0,857

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3050,424
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0130,009
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0050,011
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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.

Tête enseignante Opus0,256
Tête enseignante GPT0,594
Écart entre enseignants0,338 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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