Working with patients to co-produce visualizations comparing local and regional rates of attachment to primary care
Notice bibliographique
Résumé
Context: Having a primary care provider is associated with better care experiences and lower costs of care. Administrative billing data that make up the Primary Care Data Reports [PCDR] can provide deeper understanding of the population in each of Ontario’s 57 Health Teams [OHTs], including how attributed patients engage with primary care. OHTs aim to organize health care to ensure integration and coordination across care settings. Objective: We engaged primary care patients/caregivers, providers, OHT representatives, and a graphic designer in participatory design sessions to create lay-friendly visualizations of local/provincial primary care data. Study Design and Analysis: Participatory design is characterized by three stages: initial exploration of work; discovery processes; and prototyping. A series of meetings with patient/caregiver advisors, OHT representatives, trainees and researchers served to provide orientation to the PCDR, share early findings about primary care locally and provincially, facilitated group discussions regarding principles of infographic design, and iteratively refine prototypes. Meeting minutes were shared with attendees after sessions to ensure an accurate reflection of the conversation; email exchanges resolved discrepancies and captured additional input. Patient partners were provided with honorariums to acknowledge their lived expertise. Setting: Community. Population Studied: Primary care patients. Outcomes: Rates of attachment to primary care, age, sex, visible minority, low income, housing instability, new to Ontario, and mental health diagnosis. Results: Up to 14 patient partners, three researchers, three OHT staff and two primary care trainees were involved in each of four 90-minute participatory design sessions conducted virtually. Discussion during sessions included perspectives on the strengths and limitations of administrative data in describing patients’ ideal involvement with primary care and contrasted that with the reality of their primary care experiences. Conclusions: Patient engagement in research is becoming widespread, but co-developing knowledge products with patient and health system partners is less common. Co-developed infographics can build community trust when members see their work contributing to data-driven discussions about primary health care in their region or province.
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 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 | 0,007 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,003 |
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 ».