Integrating patient and public involvement into co-design of healthcare improvement: a case study in maternity care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite recognition of the importance of patient and public involvement (PPI) in healthcare improvement, compelling examples of "what good looks like" for PPI in co-design of improvement efforts, how it might be done, and formalisation of methods and reporting are lacking. In this article, we sought to address these gaps through a case study to illustrate a principled approach to integrating PPI into the co-design of healthcare improvement. METHODS: The case study aimed to involve maternity service users in the co-design of clinical resources for a maternity improvement programme, using a four-stage approach: 1) establishing guiding principles for PPI in the programme, 2) structuring PPI for the programme, 3) co-designing improvements with PPI, and 4) seeking feedback on PPI in the co-design process. RESULTS: Partnership-focused frameworks and other literature on PPI and co-design informed the guiding principles. The structure included a five-member PPI group who provided continuous input, and an additional 15-member PPI group who met twice to discuss experiences of obstetric emergency. PPI in the co-design processes shaped the development of the resources in multiple ways, such as strengthening the prominence given to listening to those in labour and their birth partners, ensuring inclusivity of visuals and language, and developing communication principles informing all resources. Feedback suggested that PPI members felt valued, listened to, and supported to provide unanticipated contributions. CONCLUSIONS: The case study demonstrated how a principled approach to PPI enabled service users to play a key role in co-design of clinical resources aimed at improving the quality and safety of maternity care in the UK. Further case studies, across different clinical areas and with varying levels of resources, are needed to validate this approach.
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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 | 0,049 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,014 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».