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Enregistrement W4403195500 · doi:10.1111/hex.70054

Towards a New Integrated Model for Taking Into Account the Experiential Knowledge of People With Chronic Diseases, Integrating Mediation, Therapeutic Education and Partnership: The Expanded Chronic Care Patient–Professional Partnership Model

2024· review· en· W4403195500 sur OpenAlexaff
Marie‐Pascale Pomey, Béatrice Schaad, A. Lasserre-Moutet, P. Böhme, Mathieu Jackson

Notice bibliographique

RevueHealth Expectations · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneral partnershipHealth careExperiential learningExperiential knowledgeMediationeHealthMedicineNursingChronic careKnowledge managementPsychologyMedical educationComputer scienceChronic diseaseFamily medicineSociologyPedagogyBusinessPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The Chronic Care Model (CCM), the Expanded Chronic Care Model (ECCM) and the eHealth Enhanced Chronic Care Model (eCCM) focus on how healthcare teams and eHealth support can offer effective care and relevant solutions for patients facing chronic care conditions. However, they do not consider how patients can help these teams in their work, nor do they promote ways in which patients can help themselves. However, in the last decade, three different models have emerged that can complete our capacity to design and deliver integrated care for people with chronic diseases. In this article, we propose a revised version of the model that integrates the patient perspective and patients' experience-based knowledge. It integrates three different ways of engaging patients that complement the other patient engagement point of view: the experience of care and mediation in healthcare, therapeutic patient education and patient learning pathways, as well as patient-professional partnership. METHODOLOGY: For each of the three models, we conducted a review of the literature using CINAHL, Medline, OVID, EMBASE PsychINFO, Science Direct and government reports on patient engagement and partnership with their healthcare providers, to integrate the different components of these models into the ECCM and eCCM. The goal is to create a model that better takes into account the experiential knowledge of patients and citizens throughout its different dimensions. RESULTS: We identified 129 papers based on their framework, design, sample, measures and fit with patient engagement and chronic illness and added our own research when relevant. Integrating the three models provides an opportunity to amplify the role played by the patient perspective in the management of chronic disease. The Expanded Chronic Care Patient-Professional Partnership Model (E2C3PM) is intended to rebalance power relations between healthcare professionals and patients (and their caregivers). This new model is based on recognizing patients' experiential knowledge and their roles as caregivers and as full members of the care team. Integrating patient empowerment into the E2C3PM underscores the importance of coproduction care with patients at the clinical, organizational and system levels within a supportive environment. CONCLUSION: Applying this new model should make it possible to better take into account the complexity of chronic diseases, improving the integration not only of care, services and eHealth support but also the various determinants of health and reaching a mutually beneficial settlement among all actors involved. PATIENT OR PUBLIC CONTRIBUTION: A patient-researcher contributed to the development of the protocol, the data collection and the preparation and writing of this manuscript.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,720
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,361 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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