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Enregistrement W4328048534 · doi:10.1111/hex.13742

Development of the Engage with Impact Toolkit: A comprehensive resource to support the evaluation of patient, family and caregiver engagement in health systems

2023· article· en· W4328048534 sur OpenAlexafffund
Julia Abelson, Laura Tripp, Maggie MacNeil, Amy Lang, Carol Fancott, Rebecca Ganann, Marisa Granieri, C. Richard Hofstetter, Bernice King, Betty‐Lou Kristy, Alies Maybee, Maureen Smith, Jeonghwa You

Notice bibliographique

RevueHealth Expectations · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensGovernment of OntarioMinistry of Health and Long Term CareMinistry of HealthCanadian Institutes of Health ResearchMcMaster UniversityCanadian Patient Safety InstituteCARE CanadaGovernment of CanadaImpact
Organismes subventionnairesStrongGovernment of Ontario
Mots-clésMultidisciplinary approachResource (disambiguation)PsychologyEquity (law)Knowledge managementScope (computer science)Set (abstract data type)Conceptual frameworkMedical educationComputer scienceMedicineSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Recent shifts in the patient, family and caregiver engagement field have focused greater attention on measurement and evaluation, including the impacts of engagement efforts. Current evaluation tools offer limited support to organizations seeking to reorient their efforts in this way. We addressed this gap through the development of an impact measurement framework and accompanying evaluation toolkit-the Engage with Impact Toolkit. METHODS: The measurement framework and toolkit were co-designed with the Evaluating Patient Engagement Working Group, a multidisciplinary group of patient, family and caregiver partners, engagement specialists, researchers and government personnel. Project activities occurred over four phases: (1) project scoping and literature review; (2) modified concept mapping; (3) working group deliberations and (4) toolkit web design. RESULTS: The project scope was to develop a measurement framework and an evaluation toolkit for patient engagement in health systems that were practical, accessible, menu-driven and aligned with current system priorities. Concept mapping yielded 237 impact statements that were sorted, discussed and combined into 81 unique items. A shorter list of 50 items (rated 8.0 or higher out of 10) was further consolidated to generate a final list of 35 items mapped across 8 conceptual domains of impact: (1) knowledge and skills; (2) confidence and trust; (3) equity and inclusivity; (4) priorities and decisions; (5) effectiveness and efficiency; (6) patient-centredness; (7) culture change and (8) patient outcomes and experience. Working Group members rated the final list for importance (1-5) and identified a core set of 33 items (one for each of the 8 domains and 25 supplementary items). Two domains (priorities and decisions; and culture change) yielded the highest overall importance ratings (4.8). A web-based toolkit (www.evaluateengagement.ca) hosts the measurement framework and related evaluation supports. CONCLUSION: The Engage with Impact Toolkit builds on existing engagement evaluation tools but brings a more explicit focus to supporting organizations to assess the impacts of their engagement work. PATIENT CONTRIBUTION: Patient, family and caregiver partners led the early conceptualization of this work and were involved at all stages and in all aspects of the work. As end-users of the toolkit, their perspectives, knowledge and opinions were critical.

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)0,105
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,181
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,553

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1050,181
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0100,008
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0080,008
Science ouverte0,0040,018
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,005

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 Opus0,379
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,106 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
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

Citations28
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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