Using a health equity lens to measure patient experiences of care in diverse healthcare settings
Notice bibliographique
Résumé
Abstract People who are structurally disadvantaged and marginalized often report poor health care experiences due to intersecting forms of stigma and discrimination. There are many measures of patient experiences of care, however, few are designed to measure equity-oriented care. In alignment with ongoing calls to integrate actions in support of health equity, we report on the development and testing of patient experiences of care measures that explicitly use a health equity and intersectional lens. Our analysis focuses on two different equity-oriented health care scales. The first was piloted in a primary health care setting, where patients have an ongoing relationship with providers over time. The second was piloted in an emergency department, where care is provided on an episodic basis. Item Response Theory was used to develop the scales and evaluate their psychometric properties. The primary health care scale, tested with a cohort of 567 patients, showed that providing more equity-oriented health care predicted improvements in important patient self-report health outcomes over time. The episodic scale, tested in an emergency department setting with 284 patients, showed evidence of concurrent validity, based on a high correlation with quality of care. Both scales are brief, easy-to-administer self-report measures that can support organizations to monitor quality of care using an equity lens. The availability of both scales enhances the possibility of measuring equity-oriented health care in diverse contexts. Both scales can shed light on experiences of care using an intersectional lens and equity-oriented lens, providing a nuanced understanding of quality of care.
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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 | 0,013 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».