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Enregistrement W4388719718 · doi:10.1370/afm.22.s1.5460

The Impact of the Patient trainer on the Integration of the Patient Engagement Approach in Family Medicine Group

2023· article· en· W4388719718 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrainerNursingContext (archaeology)General partnershipIntervention (counseling)MedicineFree clinicHealth careMedical educationPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context: In Canada, primary health care is usually the first point of contact for people living with health disease. Among these primary care settings are primary care clinics (PCC), where the role of registered nurses (RN) is needed. However, nursing practice in PCC is variable and sometimes suboptimal from clinic to clinic. In 2019, the Quebec Ministry of Health and Social Services deployed a practical guide for RN practicing in PCC. This guide was intended to support best professional and interprofessional practices in PCC and enhance the quality of services offered in PCC according to a physical-social vision of care and interprofessional collaboration but also in partnership with the patient. The Formation de formateurs en première ligne (F2PL) project team developed a train-the-trainer educational intervention to support the content appropriation of this guide. This educational intervention is uncommon because it includes patients as trainers (PT) in the trainer group. PT provided andragogic contents about patient experiences to enhance patient engagement. Objective: To describe the changes in nurse’s patient engagement practices working with patients as a result of the training provided by the patient trainers. Study Design and Analysis: A descriptive qualitative approach was used to provide an in-depth description of changes in RN’s practices as a result of F2PL educational intervention. Individual interviews were conducted with RN and PT to explore the changes in practice achieved by the registered nurses, as well as the barriers and facilitators to the adoption of this new practice and to explore PT’s role across educational intervention. An inductive and deductive thematic analysis was carried out according to a conceptual model about patient engagement (the Montreal model), and emerging themes were condensed into propositions. A peer review was conducted by the research team including a patient co-leader to ensure credibility. Setting and Population studied: In a semi-urban region, 10 RN and 3 PT were interviewed. Results: The intervention provided by PT have impacted RN in 3 ways: awareness or reminding of known principles, updating commitment to already known principles and enhancing professional development of new skills Conclusions: Patient trainers could help RNs to improve their patient engagement practices in primary care.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,344 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2023
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