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Enregistrement W4390942616 · doi:10.5334/ijic.icic23650

Where to start: Building a foundation of engagement to support healthcare transformation.

2023· article· en· W4390942616 sur OpenAlexaffabout
Sarah Precious, Melissa McCallum

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Integrated Care · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensHamilton Health Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneral partnershipHealth careContext (archaeology)Public relationsCorporate governanceIntegrated careNursingKnowledge managementSociologyPsychologyBusinessMedicinePolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Healthcare transformation is rooted in engagement, engaging people with context and content expertise to shape and co-design programs, services, and systems. The question that is often asked is where do we begin? To offer person centered integrated care, organizations are seeking to understand the needs, experiences, and expertise of those accessing care by building meaningful partnerships with patients, families, and care partners. This workshop will provide attendees with tools, resources, and a roadmap to support building partnerships with people with lived and living experience and engagement models, practices and principles that will support co-designing a healthcare system that is equitable, culturally safe and patient centered. Background: The Greater Hamilton Health Network (GHHN) is one of the first Ontario Health Teams across the province, with a purpose of transforming healthcare in partnership with patients, families, care partners, primary care, local organizations, and the community that is equitable, culturally safe and patient centred. Aims and Objectives:This workshop will provide attendees with an understanding of where to begin when looking to develop an engagement strategy and embed engagement practices and principles into their work at an organizational and system level. With a strong focus on how to develop partnerships with patients, families and carepartners, support patient advisors in their roles, build capacity and integrating lived experience on the team and throughout governance. We will provide examples and outcomes of how engagement has been implemented and successfully used at the GHHN and explore how learnings could be replicated. Emphasis will be placed on how to move from theory into practice. Target audience:This workshop is open to everyone and will work to provide meaningful learning, unlearning, relearning and reflection opportunities for staff, primary care, community organizations, leadership and people with lived and living experience seeking to transform healthcare with engagement as the foundation. Format (timing, speakers, discussion, group work, etc) 5 minutes- Overview of GHHN and introductions 5 minutes- Purpose of Workshop and Objectives 10 minutes-Why Engagement in Healthcare (Benefits, Outcomes) -Patient Advisor example of engagement -Popcorn: common myths of engagement and the real benefits 20 minutes-Building an Engagement strategy and leadership network to support healthcare transformation 10 minutes- Onboarding, integrating lived experience on the team and throughout governance. -Resource package -Activity: Personal Reflection exercise 10 minutes- A culture of engagement that supports providers, patients, families and care partners 20 minutes: Activity: barriers and pathways empathy map exercise (patient, org, staff) 5 minutes- Closing: call to action 5 minutes- Questions Key Learnings/Take away: Patient engagement is a quantifiable measurement of healthcare, offering insights into what is working well and opportunities for growth. This workshop will focus on understanding practical examples of: Models of engagement Engagement strategy Onboarding and capacity building Developing an engagement leadership network Engagement roadmap Meaningful Engagement

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)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
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: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,185

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0150,031
Communication savante0,0190,020
Science ouverte0,0040,034
Intégrité de la recherche0,0070,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,004

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,386 · 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
GenreCommentaire

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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