Strengthening Primary Care Research on Health System Transformation in the Education of Health Professionals through PERC-PHC
Notice bibliographique
Résumé
Context Access to primary care in Canada is a pressing concern, with over one in five individuals lacking a regular primary care provider. To address this issue, healthcare partners have advocated for system transformation to enhance access and achieve the quintuple aim. However, current health professions education is not adequately preparing professionals to lead such transformative changes. Existing research primarily focuses on health professionals, with minimal engagement of patient partners. The Patient Expertise in Research Collaboration (PERC) centre, funded by the Ontario Strategy for Patient-Oriented Research SUPPORT Unit, aims to promote and support the meaningful engagement of patient partnership in primary health care (PHC) research including those participating in the Transdisciplinary Understanding and Training on Research (TUTOR-PHC) program. Objective This study describes patient engagement in primary health care (PHC) research related to health system transformation in the education of health professionals, facilitated by the PERC-TUTOR PE Fellowship. Study Design A mixed-methods consultation with experts in health system transformation and health professions education (n=77 survey, n=23 interviews), identified eight elements for a framework on health system transformation in health professions education. Through a year-long embedded learning experience in PE, PERC patient advisors provided strategic advice on the framework to lay the foundation for future research on this topic area. Setting Community Population Studied Educators, patient partners, policymakers, healthcare professionals, and researchers. Instrument: Framework on health system transformation in the education of health professionals. Outcome Measures Realignment of health professionals’ education to include health system transformation and PE. Results Patients indicated that each of the eight previously identified framework elements could benefit from patient expertise. Conclusions Focusing solely on health professionals may overlook crucial insights from patients, for whom health system transformation is intended. The PERC-TUTOR PE Fellowship strengthened the development of a framework on health system transformation in health professions education, particularly highlighting the importance of PE. This foundation sets the stage for future studies on this topic.
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 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 | 0,103 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,012 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».