Developing patient-reported experience measures to evaluate an Emergency Department Outreach Programme for people experiencing homelessness in Toronto, Canada: a community-based participatory research study protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: People experiencing homelessness (PEH) have diverse and complex health and social needs and experience significant barriers to accessing support. As a result, PEH often use the emergency department (ED) for their unmet health and social needs. To address these challenges, the ED Outreach Programme at St. Michael's Hospital was developed with community partners within the Downtown East Toronto Ontario Health Team in Toronto, Canada. PEH presenting in the ED are connected to an outreach worker to identify immediate needs for a safe discharge and to access health and social supports in the community. Following discharge, the outreach worker continues to maintain contact with clients to ensure continuity of care and assists with the coordination, navigation and follow-up of healthcare and community services. METHODS: A three-phase community-based participatory research (CBPR) study will be conducted to evaluate patient experience in the ED Outreach Programme. Phase 1 involves conducting interviews with clients and staff/providers to understand their experiences with the programme and identify patient experience domains, constructs and measures. In Phase 2, programme clients, staff/providers and partners with lived experience co-design a set of patient-reported experience measures (PREMs) through focus groups. In Phase 3, the PREMs are pilot-tested to ensure their applicability and utility in the clinical setting. Central to CBPR principles, shared leadership and ownership of the project are facilitated by engaging and empowering community members. This study will contribute to new knowledge of building partnerships with PEH and marginalised communities in healthcare research, evaluation and quality improvement, particularly in developing PREMs. ETHICS AND DISSEMINATION: This study has been approved by the Unity Health Toronto Research Ethics Board (REB#21-315). Findings will be disseminated in peer-reviewed journals, conferences and forums, as well as through collaborating with partners with lived experience, community agencies and government bodies.
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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 | 0,052 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».