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Enregistrement W4409337343 · doi:10.5334/ijic.icic24588

Development, testing and international opportunities for a novel Patient Reported Experience Measure (PREM) of integrated home and community care

2025· article· en· W4409337343 sur OpenAlexaboutno aff
Celina Carter, Valentina Cardozo, Margaret Saari, Paul Holyoke, Justine Giosa

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Integrated Care · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeasure (data warehouse)Integrated careNursingMedicineBusinessHealth careComputer scienceEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: As health systems transition to more integration, it is important to measure whether the aims of integration are being achieved, including health equity and patient experience. One way to do this is by gathering self-reported data through patient-reported experience measures (PREMs). Integrating PREM data into health system improvement initiatives has been shown to improve health outcomes. As health systems around the world seek to expand long-term care capacity in community settings to meet rising demand, new care models are emerging that focus on integrating home and community care and services. To rigorously evaluate these programs and whether they are meaningful to the people they serve, and provide useful feedback for quality improvement, PREM measures are needed; yet we could not locate a PREM specifically tailored to the home and community context. Our team has undertaken a rigorous approach to develop the first PREM of integrated home and community care that measures experiences of equity, life (whole-person) care, continuity and relational caring. The newly-developed PREM focuses on care experience elements that are important to individuals (e.g., trust) and not system processes alone (e.g., discharge). Preliminary psychometric testing of the PREM domains indicates they show excellent internal consistency and moderate reliability. OBJECTIVES: The objectives of this workshop are 1) to provide an overview of the involvement of experts-by-experience in the development and testing of a new PREM that meaningfully captures the experience of clients of integrated models of home and community care; and 2) to explore the applicability of the newly developed PREM to care contexts beyond Ontario, Canada. CONTENT: We will begin with an overview of how the new PREM was developed using a four-phased approach, guided by Streiner et al.’s (2015) method (15 minutes). We will highlight the authentic engagement of experts-by-experience (i.e., clients, family/friend caregivers, health and social care providers and home care leaders) throughout the process, and the rigorous psychometric testing completed. We will then present the results of piloting the PREM with clients of home and community care in Ontario, Canada (5 minutes). Next, we will share the PREM with the audience, and facilitate interactive activities to explore the potential applicability of the PREM’s domains, questions, and format to care contexts beyond integrated home and communicate care in Ontario, Canada (40 minutes). TARGET AUDIENCE: researchers, clinicians, managers, community representatives, home and community care clients and caregivers from around the world who are interested in the development, adaptation and implementation of meaningful, reliable, and valid measures of patient experience with a focus on integrated home and community care. LEARNINGS: Delegates will have a better understanding of the process for developing a new PREM that provides valid, reliable and meaningful patient experience data. In addition, delegates will be able to articulate their vision for and explore their potential interest to apply the new PREM of integrated home and community within their own contexts. REFERENCES: Streiner, D. L., et al. (2015). Health measurement scales: a practical guide to their development and use. Oxford University Press, USA.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,065
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,073
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,345

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0650,073
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,165
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,236 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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