Use of qualitative methods to optimize collaborative practices by highlighting differences in perceptions between professionals: an example of patient education
Notice bibliographique
Résumé
Interprofessional working must be approached within health promotion interventions using systematic methods to identify areas of suboptimal collaboration. We designed a qualitative study with a purposive sample of seven French therapeutic patient education programs. Semi-structured individual interviews were conducted with 14 healthcare providers and seven clinician leaders (coordinators) involved in patient education. We used the same interview guide and thematic grid regardless of the professional's profile to compare their perceptions on elements affecting outcome, participation and sustainability of programs. Healthcare providers and coordinators addressed non-convergent issues at both ends of a continuum from a micro-level nested in the program delivery to a macro-level corresponding to the structured implementation and sustainability of the program. Meso-level issues featured convergent perspectives. Our methodology could be used at the level of health services in a health system to provide a complete recovery of stakeholders' perspectives (without "blind spots" from one stakeholder or another). In our study, we focused on patient education in the French health system and pointed out possible considerations to optimize the functioning of programs. Such considerations include specific training plan development, encouraging reflection on the content and use of initial assessment, leading sessions in pairs to save on work time, and communication on the ins and outs of organizational imperatives that require healthcare providers' contributions.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».