Transforming Care Through Co-Design: Developing Inclusive Caregiver-Centered Education in Healthcare
Notice bibliographique
Résumé
Background: Family caregivers provide most (75–90%) of the essential unpaid care and support for individuals living with chronic conditions, disabilities, and age-related needs in the community, with about half performing medical tasks traditionally performed by professionals. Caregivers also assist with 15 to 35% of the care in congregate care settings. Yet despite their critical contributions to patient care, caregivers face stress, declining well-being, and insufficient recognition in healthcare systems. Addressing these challenges requires innovative, person-centered approaches to training healthcare providers. Co-design or co-production are participatory research methods that involve individuals with lived experience to ensure relevance and impact. Objective: This study sought to understand how participatory co-design principles influenced learning, collaboration, and engagement among diverse participants in developing a caregiver-centered education program for healthcare providers. Actionable recommendations for optimizing co-design processes are provided. Methods: Eighty-five participants from a team of 155 collaborators, including caregivers, healthcare providers, educators, policymakers, and leaders, participated in ten focus group sessions conducted in Zoom breakout rooms. Interviews were transcribed verbatim and analyzed using Thorne’s interpretive description and Braun and Clarke’s reflexive thematic analysis. Results: Participants described the co-design process as fostering collaboration, inclusivity, and skill enhancement. Exposure to diverse perspectives expanded transformative understanding and prompted reflection on caregiver support within professional practices. Skilled facilitation ensured equitable engagement. Challenges included information overload and personal time constraints. Participants liked using breakout rooms to mitigate the dynamics of large group management. Still, they recommended pre-meeting materials, flexible scheduling, and expanding stakeholder diversity (e.g., rural, Indigenous, and immigrant caregivers). Conclusions: Co-design fosters meaningful, caregiver-centered education through collaboration and inclusivity. Addressing logistical challenges and representation gaps can further enhance the impact of co-design and empower multi-level, interdisciplinary partners to inform equitable healthcare education.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».