An end to the “muffin meeting”: Conceptualizing power and navigating tokenism in patient engagement for health leaders
Notice bibliographique
Résumé
Patient engagement is emerging as a priority for Canadian health leaders. Alongside the proliferation of patient engagement efforts in healthcare organizations and networks, awareness that tokenism can potentially occur within such efforts, as well as strategies to mitigate it, are gaining increased attention. While many actions associated with more tokenistic forms of patient engagement have been identified, this article posits there is a need to pay critical attention to the concept and role of power in enabling these actions in the first place. Of particular importance is how power and knowledge work to shape healthcare organizations and can create unequal relations with the patients they seek to engage. Drawing on the literature, this article serves as a theoretical roadmap for health leaders to think critically about power, as well as a set of prompts that can be used to reflexively consider their role in navigating power dynamics in the context of patient engagement efforts. This article contends that building awareness of power is a critical step for health leaders and organizations and that navigating power differences is a necessary leadership competency for engaging patients in decision-making throughout all stages of healthcare improvement and organizational change efforts.
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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 | 0,015 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,028 | 0,073 |
| Communication savante | 0,015 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».