Patient-centered care frameworks, models and approaches: An environmental scan
Notice bibliographique
Résumé
Although the definition of patient-centered care (PCC) remains unclear, researchers and healthcare professionals describe the concept as treating the patient as a unique human being with consideration for their physical and psychosocial needs and emphasize the importance of shared-decision making between patients and healthcare professionals. However, discussion around the connection and overlap between PCC and patient and family engagement (PE) has been limited. Some authors describe PE as an operationalization of PCC, while others consider PE a type of PCC. An enhanced understanding of PCC might allow for improvements in implementing PE across healthcare systems. Insight into the operationalization of PCC at a practical level may be attained through exploring models and programs introduced by various governments. We conducted an environmental scan examining models, approaches, and programs of PCC implemented by the governments of nine developed countries at regional and national levels, aiming to understand better how PCC is operationalized. We found seven major themes indicative of critical features of PE within PCC models: 1) recruitment and representation; 2) training and staff engagement; 3) rapport and relationships; 4) tools and support; 5) compensation and reimbursement; 6) knowledge translation; and 7) evaluation. Finally, we comment on how well the included PCC models promote diversity and cultural competence while highlighting the importance of cultural sensitivity and discussing potential strategies to integrate PCC and PE into healthcare activities. Experience Framework This article is associated with the Patient, Family & Community Engagement lens of The Beryl Institute Experience Framework (https://theberylinstitute.org/experience-framework/). Access other PXJ articles related to this lens. Access other resources related to this lens.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».